SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC research-ops-skills

Используйте при планировании, финансировании, определении масштаба или обобщении корпоративных исследований по различным направлениям — дизайн клинических исследований, финансирование НИОКР, оценка размера рынка/опросы, или исследование продуктов/пользователей. Активируется по запросам «спроектировать это клиническое исследование», «какой размер выборки», «бюджет НИОКР», «темп расходования средств», «капитализировать или списать», «TAM SAM SOM», «оценка размера рынка», «дизайн опроса», «сегментировать рынок», «спланировать пользовательские интервью», «юзабилити-тест», «обобщить результаты исследований». Перенаправляет контекст в один из четырех поднавыков Research-Operations (clinical-research, research-finance, market-research, product-research) и возвращает сводку. Отличается от ra-qm-team (подача регуляторной документации), finance (закрытие корпоративного периода/оценка), research/grants (поиск финансирования), product-team (персона/путь пользователя/живые эксперименты) и marketing-skill (аналитика кампаний).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when planning, funding, scoping, or synthesizing enterprise resear…»

Use when planning, funding, scoping, or synthesizing enterprise research across workstreams — clinical study design, R&D program finance, market sizing/surveys, or product/user research. Triggers on "design this clinical study", "what sample size", "R&D budget", "burn rate", "capitalize or expense", "TAM SAM SOM", "market sizing", "survey design", "segment the market", "plan user interviews", "usability test", "synthesize research insights". Forks context to route to one of four Research-Operations sub-skills (clinical-research, research-finance, market-research, product-research) and returns a digest. Distinct from ra-qm-team (regulatory submission), finance (corporate close/valuation), research/grants (funding discovery), product-team (persona/journey/live experiments), and marketing-skill (campaign analytics).

alirezarezvani/claude-skills Agent Skills автор: alirezarezvani MIT 1 файл тело ≈ 2 493 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте при планировании, финансировании, определении масштаба или обобщении корпоративных исследований по различным направлениям — дизайн клинических…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИсследованияФинансытип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "compatible_tools"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2493 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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)
    • +3Длина description 824: рекомендуется 120–800 символов
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.