SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB competitor-analysis

Когда пользователь хочет проанализировать стратегию конкурентов в App Store, найти пробелы в ключевых словах или понять конкурентное позиционирование. Также используйте, когда пользователь упоминает «анализ конкурентов», «конкурентное исследование», «пробел в ключевых словах», «что делают мои конкуренты» или «сравнить мое приложение с». Для исследований, связанных с ключевыми словами, см. keyword-research. Для написания метаданных см. metadata-optimization.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to analyze competitors' App Store strategy, find k…»

When the user wants to analyze competitors' App Store strategy, find keyword gaps, or understand competitive positioning. Also use when the user mentions "competitor analysis", "competitive research", "keyword gap", "what are my competitors doing", or "compare my app to". For keyword-specific research, see keyword-research. For metadata writing, see metadata-optimization.

Eronred/aso-skills Agent Skills автор: Eronred 1 файл тело ≈ 1 213 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Когда пользователь хочет проанализировать стратегию конкурентов в App Store, найти пробелы в ключевых словах или понять конкурентное позиционирование.

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: competitor-analysis (Lord1Egypt/RA-Skills)

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: 1. 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 39
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1213 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 374 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.