SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD gtm-ai-gtm

Стратегия вывода продуктов на рынок для ИИ-продуктов. Используйте при позиционировании ИИ-продуктов, обработке возражений «кто несет ответственность, если что-то сломается», ценообразовании ИИ с переменными затратами, выборе между фреймингом «копилот/агент/член команды» или продаже автономных инструментов предприятиям.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Go-to-market strategy for AI products. Use when positioning AI product…»

Go-to-market strategy for AI products. Use when positioning AI products, handling "who is responsible when it breaks" objections, pricing variable-cost AI, choosing between copilot/agent/teammate framing, or selling autonomous tools into enterprises.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 5 193 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Стратегия вывода продуктов на рынок для ИИ-продуктов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторИИ и агентыМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5193 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 54): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5193 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 158, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 158 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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