SKILLEMALL.ai

AC product-manager-toolkit

Комплексный набор инструментов для менеджеров продуктов, включая приоритизацию RICE, анализ клиентских интервью, шаблоны PRD, фреймворки для исследований и стратегии вывода на рынок. Используйте при приоритизации функций, синтезе пользовательских исследований, написании документации по требованиям или разработке продуктовой стратегии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Comprehensive toolkit for product managers including RICE prioritizati…»

Comprehensive toolkit for product managers including RICE prioritization, customer interview analysis, PRD templates, discovery frameworks, and go-to-market strategies. Use when prioritizing features, synthesizing user research, writing requirement documentation, or developing product strategy.

alirezarezvani/claude-skills Agent Skills автор: alirezarezvani MIT 8 файлов тело ≈ 2 428 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 27 ч назад

Комплексный набор инструментов для менеджеров продуктов, включая приоритизацию RICE, анализ клиентских интервью, шаблоны PRD, фреймворки для исследований и…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
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

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: 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 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 107, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2428 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 295 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 37 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 107 пунктов
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.