SKILLEMALL.ai

AF industry-diagnosis

Система диагностики отраслевой стратегии — на основе фреймворка "Пять сил модели · Стратегическая сила", введите любое название отрасли/категории, автоматически соберите данные и сгенерируйте профессиональный диагностический отчет (в формате MD). Триггерные слова: "диагностика отрасли XX", "как дела в отрасли XX", "можно ли заниматься категорией XX", "анализ рынка XX", "перспективы отрасли XX". Вывод 8 модулей: объем рынка, тенденции отрасли, конкурентная среда, возможности дифференциации, комплексная оценка, стратегия выхода, предупреждение о рисках, возможности развития. Применяется для стратегического принятия решений предпринимателями/брендами/инвесторами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«行业战略诊断系统——基于《五力模型·战略力》框架,输入任意行业/品类名称,自动采集数据并生成专业诊断报告(MD格式)。触发词:"诊断XX行业…»

行业战略诊断系统——基于《五力模型·战略力》框架,输入任意行业/品类名称,自动采集数据并生成专业诊断报告(MD格式)。触发词:"诊断XX行业"、"XX行业怎么样"、"XX品类能不能做"、"分析XX市场"、"XX行业前景"。输出8大模块:市场容量、行业趋势、竞争格局、差异化机会、综合评估、切入策略、风险警示、发展机遇。适用于创业者/品牌方/投资人的战略决策参考。

ClawHub Agent Skills автор: 杨首位 v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 797 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 21 ч назад

Система диагностики отраслевой стратегии — на основе фреймворка "Пять сил модели · Стратегическая сила", введите любое название отрасли/категории…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/assets/qrcode.jpg

АнализаторИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/assets/qrcode.jpg
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {baseDir}/assets/qrcode.jpg

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/assets/qrcode.jpg
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {baseDir}/assets/qrcode.jpg
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (industry-diagnosis) не совпадает с папкой (industry-diagnosis-2)
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 797 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 181 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed industry research/report-writing skill with minor usability and marketing-footer caveats, but no evidence of hidden data access or unsafe execution.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 25 июн. 2026 г.