SKILLEMALL.ai

AC stratagem

Анализ стратегий Тридцати шести китайских стратагем (三十六计) — теория игр, системное мышление, когнитивная психология и принципы Сунь-цзы, примененные к конкурентным сценариям. Используйте, когда пользователь спрашивает о любой из 36 стратагем по названию (кит. или англ.), вызывает /stratagem или /36计, обсуждает 战略/策略/博弈/商战/конкурентную стратегию/бизнес-войну или представляет конкурентный сценарий с вопросом «怎么办» / «как с этим справиться». Автоматически настраивается от быстрого поиска стратагемы до полного 7-мерного анализа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Thirty-Six Stratagems (三十六计) strategic analysis — game theory, systems…»

Thirty-Six Stratagems (三十六计) strategic analysis — game theory, systems thinking, cognitive psychology, and Sun Tzu principles applied to competitive scenarios. Use when the user asks about any of the 36 stratagems by name (CN or EN), invokes /stratagem or /36计, discusses 战略/策略/博弈/商战/competitive strategy/business warfare, or presents a competitive scenario asking "怎么办" / "how should I deal with". Auto-adjusts from quick stratagem lookup to full 7-dimension analysis.

ClawHub Agent Skills автор: yhc2026 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 327 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 25 ч назад

Анализ стратегий Тридцати шести китайских стратагем (三十六计) — теория игр, системное мышление, когнитивная психология и принципы Сунь-цзы, примененные к…

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторТексты и документыОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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: 6. 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 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (stratagem) не совпадает с папкой (sanshiliuji)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 25
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1327 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a disclosed strategy-analysis skill, but it needs review because it can apply deceptive or manipulative tactics to broad everyday strategy requests without clear ethical limits.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 июл. 2026 г.