SKILLEMALL.ai

BC product-direction-review

Оценивает продуктовые направления и бизнес-модели с точки зрения экспертов в области продуктов/инвестиций, таких как Юй Цзюнь, Лян Нин, Чжан Сяолун, Ма Хуатэн, Чжоу Хунъи, Чжан Имин, Чжан Лэй, Шэнь Наньпэн, Сюй Сяопин. Активируется, когда пользователь просит оценить, рассмотреть или изучить какое-либо продуктовое направление, бизнес-модель или концепцию продукта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从俞军、梁宁、张小龙、马化腾、周鸿祎、张一鸣、张磊、沈南鹏、徐小平等产品/投资大佬的视角审视产品方向和商业模式。当用户要求评估、审视、看看某…»

从俞军、梁宁、张小龙、马化腾、周鸿祎、张一鸣、张磊、沈南鹏、徐小平等产品/投资大佬的视角审视产品方向和商业模式。当用户要求评估、审视、看看某个产品方向、商业模式、产品构想时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Panda Ding v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 510 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценивает продуктовые направления и бизнес-модели с точки зрения экспертов в области продуктов/инвестиций, таких как Юй Цзюнь, Лян Нин, Чжан Сяолун, Ма…

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 61
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 510 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 89: 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: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 61 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only Chinese product review framework with no code, credentials, network access, persistence, or hidden system authority.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.