AA research-market
Исследование рынка и мониторинг бренда: в каком рынке находится бренд, каков размер доступной части, что меняется, как покупают и сколько платят покупатели, что говорят люди сейчас и что это значит для позиционирования. Используйте, когда маркетолог запрашивает исследование рынка, «каков размер моего рынка», «что меняется в моей категории», «сколько берут другие», «что говорят о нас», «есть ли спрос на <идею>» или «следи за моим брендом / сообщи мне, если что-то взорвется» (только оповещения, в первую очередь риски). Также создает варианты позиционирования и готовые сообщения («позиционируй мой продукт», «напиши наше позиционирование»). Сначала проводит исследование, в конце задает только уточняющие вопросы и сохраняет результат для бренда. Не для определения целевой аудитории и ее высказываний — используйте research-audience; не для глубокого анализа конкурентов — используйте research-competitors.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Market research and brand watch: which market the brand is in, how big…»
Market research and brand watch: which market the brand is in, how big the reachable part is, what's changing, how buyers buy and what they pay, what people are saying now, and what it means for positioning. Use when the marketer asks for market research, "how big is my market", "what's changing in my category", "what do others charge", "what are people saying about us", "is there demand for <idea>", or "watch my brand / tell me if something blows up" (alerts only, risk first). Also writes positioning choices and finished messages ("position my product", "write our positioning"). Researches first, asks only decisions at the end, and saves the output to the brand. Not for who the buyers are and their own words — use research-audience; not for a deep look at rivals — use research-competitors.
Исследование рынка и мониторинг бренда: в каком рынке находится бренд, каков размер доступной части, что меняется, как покупают и сколько платят покупатели…
Как процесс A 88/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск
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: 7. 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 88/100
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2471 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 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
- +3Длина description 801: рекомендуется 120–800 символов
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.