AC chief-data-officer-advisor
Консультант по данным (Chief Data Officer) для стартапов: права на обучающие данные ИИ и происхождение согласий, стратегия продуктовой аналитики (хранилище данных против lakehouse против mesh, разработка против покупки), оценка и готовность к M&A данных клиентов как актива, эволюция организационной структуры команды данных. Используйте при принятии решений об обучении моделей на данных клиентов, выборе архитектуры данных, оценке данных для привлечения инвестиций или M&A, планировании найма специалистов по данным или когда пользователь упоминает CDO, директора по данным, стратегию данных, data mesh, lakehouse, обучающие данные, продуктовые данные, монетизацию данных или актив данных клиента. НЕ навык тактической инженерии данных — только стратегические решения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Chief Data Officer advisory for startups: AI training data rights and…»
Chief Data Officer advisory for startups: AI training data rights and consent provenance, data product strategy (warehouse vs lakehouse vs mesh, build-vs-buy), B2B customer-data-as-asset valuation and M&A readiness, data team org evolution. Use when deciding whether to train models on customer data, choosing data architecture, valuing data for fundraising or M&A, sequencing data hires, or when user mentions CDO, chief data officer, data strategy, data mesh, lakehouse, training data, data product, data monetization, or customer data asset. NOT a tactical data engineering skill — strategic decisions only.
Консультант по данным (Chief Data Officer) для стартапов: права на обучающие данные ИИ и происхождение согласий, стратегия продуктовой аналитики (хранилище…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: claude-skills
Как улучшить
- 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: 8. 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 57/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 42
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2636 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 610 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.