SKILLEMALL.ai

BC wang-xiaochuan-perspective-v2

Взгляд Ван Сяочуаня v2.0 · Основатель Sogou, CEO Baichuan Intelligent Ключевые ментальные модели: технический идеализм, долгосрочное видение, мастерство продукта, стратегическое терпение, независимое мышление, синергия человека и машины, открытое сотрудничество, академическая база, предпринимательская стойкость, вера в ИИ Применение: техническая стратегия, направление стартапа, планирование продукта, развитие бизнеса в области ИИ, решения по долгосрочным инвестициям Триггерные слова: «с точки зрения Ван Сяочуаня», «как бы посмотрел Ван Сяочуань», «модель Ван Сяочуаня», «wang xiaochuan perspective», «технический идеализм», «долгосрочное видение», «мастерство продукта»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«王小川思维视角 v2.0 · 搜狗创始人、百川智能 CEO 核心心智模型:技术理想主义、长期主义、产品匠心、战略耐心、独立思考、人机协同、开…»

王小川思维视角 v2.0 · 搜狗创始人、百川智能 CEO 核心心智模型:技术理想主义、长期主义、产品匠心、战略耐心、独立思考、人机协同、开放合作、学术底蕴、创业韧性、AI 信仰 用途:技术战略、创业方向、产品规划、AI 业务布局、长期投资决策 触发词:「用王小川的视角」「王小川会怎么看」「王小川模式」「wang xiaochuan perspective」「技术理想主义」「长期主义」「产品匠心」

ClawHub Agent Skills автор: Junge v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 953 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Взгляд Ван Сяочуаня v2.0 · Основатель Sogou, CEO Baichuan Intelligent Ключевые ментальные модели: технический идеализм, долгосрочное видение, мастерство…

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

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
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: 2. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

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: 91
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 953 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a prompt-only roleplay skill for a Wang Xiaochuan-inspired strategy perspective, with no code execution, credential access, networking, or persistence beyond the disclosed persona mode.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.