SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB competitive-teardown

Систематический анализ конкурентов, охватывающий разбор продуктов, 12-мерную систему оценки, матрицы сравнения функций, SWOT-анализ, деконструкцию моделей ценообразования, аудит UX и планы стратегических действий с шаблонами презентаций для заинтересованных сторон.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematic competitor analysis covering product teardowns, 12-dimensio…»

Systematic competitor analysis covering product teardowns, 12-dimension scoring rubric, feature comparison matrices, SWOT analysis, pricing model deconstruction, UX audits, and strategic action plans with stakeholder presentation templates.

borghei/Claude-Skills Agent Skills автор: borghei 4 файла · 3 скрипта тело ≈ 5 268 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Систематический анализ конкурентов, охватывающий разбор продуктов, 12-мерную систему оценки, матрицы сравнения функций, SWOT-анализ, деконструкцию моделей…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингОперации и проектыДизайнтип 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
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5268 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5268 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 48, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 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
  • low Разделов верхнего уровня: 21. 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)
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 46 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 48 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.