SKILLEMALL.ai

BC competitive-report-structure

Сбор карточек профилей конкурентов с оценками (из benchmark-methodology) в отчет о конкурентной среде, пригодный для принятия решений, с картой ландшафта, уровнями конкурентов, матрицей бенчмаркинга, анализом пробелов, стратегическими рекомендациями и вопросами для согласования команды. Используйте при представлении результатов анализа конкурентов руководству или совету директоров, при написании отчета о конкурентной среде или как финальный этап конвейера анализа конкурентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Assemble scored competitor profile cards (from benchmark-methodology)…»

Assemble scored competitor profile cards (from benchmark-methodology) into a decision-grade competitive report with landscape map, competitor tiers, benchmarking matrix, white-space analysis, strategic recommendations, and team alignment trigger questions. Use when presenting competitive findings to leadership or a board, writing a competitive landscape report, or as the final step of the competitive analysis pipeline.

affaan-m/ECC Agent Skills автор: affaan-m MIT 1 файл тело ≈ 2 001 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 86 мин назад

Сбор карточек профилей конкурентов с оценками (из benchmark-methodology) в отчет о конкурентной среде, пригодный для принятия решений, с картой ландшафта…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: competitive-report-structure (affaan-m/everything-claude-code)

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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2001 токенов

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 422 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 18 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.