SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC consulting-analysis

Используйте этот навык, когда пользователь просит сгенерировать, создать или написать профессиональные исследовательские отчеты, включая, но не ограничиваясь, анализ рынка, потребительские инсайты, анализ бренда, финансовый анализ, отраслевые исследования, конкурентную разведку, комплексную проверку инвестиций или любой аналитический отчет уровня консалтинга. Этот навык работает в два этапа — (1) генерация структурированной аналитической структуры с остовом глав, требованиями к запросам данных и логикой анализа, и (2) после сбора данных другими навыками, создание окончательного отчета уровня консалтинга со структурированными повествованиями, встроенными диаграммами и стратегическими инсайтами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user requests to generate, create, or write pr…»

Use this skill when the user requests to generate, create, or write professional research reports including but not limited to market analysis, consumer insights, brand analysis, financial analysis, industry research, competitive intelligence, investment due diligence, or any consulting-grade analytical report. This skill operates in two phases — (1) generating a structured analysis framework with chapter skeleton, data query requirements, and analysis logic, and (2) after data collection by other skills, producing the final consulting-grade report with structured narratives, embedded charts, and strategic insights.

bytedance/deer-flow Agent Skills автор: bytedance MIT 1 файл тело ≈ 8 197 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь просит сгенерировать, создать или написать профессиональные исследовательские отчеты, включая, но не ограничиваясь…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: Actual_File_Path, path, URL

АнализаторДанные и аналитикатип 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
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: Actual_File_Path, path, URL
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 8197 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: Actual_File_Path
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: path
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: URL
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: chart_file_path

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: Actual_File_Path, path, URL
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): Actual_File_Path, path, URL
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 8197 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 60Шаги. Шагов: 132, расплывчатых формулировок: 8
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 18. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 623 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 132 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.