SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC guanshi-industry-expert

Кластер экспертов Guanshi — эксперты по исследованию отраслей. Используйте, когда главный Guanshi дает указание провести анализ перспектив отрасли, оценку объема рынка, анализ цепочки создания стоимости/производственной цепочки, влияние политики и нормативных актов, анализ пяти сил Портера, определение жизненного цикла отрасли, оценку рисков подрывных инноваций в отрасли. Не подходит для простого запроса отраслевых данных или независимого вызова.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«观势专家集群 — 行业研究专家。Use when 被观势 Chief 调度执行行业前景分析、市场规模测算、产业链/价值链分析、政策法规影响、…»

观势专家集群 — 行业研究专家。Use when 被观势 Chief 调度执行行业前景分析、市场规模测算、产业链/价值链分析、政策法规影响、波特五力分析、行业生命周期判断、行业颠覆风险评估. 不适用于简单行业数据查询或独立调用.

ClawHub Agent Skills автор: tuobadaidai v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 307 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 13 ч назад

Кластер экспертов Guanshi — эксперты по исследованию отраслей.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 307 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain markdown strategy-analysis skill with no code, no credential handling, and no persistence behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 июн. 2026 г.