SKILLEMALL.ai

CC start-2-3

Модуль 2.3: Продуктовая стратегия — Разработайте стратегию продукта ИИ за 60 минут с помощью конкурентного анализа, возражений «адвоката дьявола» и слайдов для руководства. Используйте, когда студент вводит /start-2-3.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Module 2.3: Product Strategy - Develop AI product strategy in 60 minut…»

Module 2.3: Product Strategy - Develop AI product strategy in 60 minutes with competitive research, devil's advocate challenges, and exec slides. Use when the student types /start-2-3.

carlvellotti/claude-code-pm-course Claude Code автор: carlvellotti 6 файлов тело ≈ 6 042 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Модуль 2.3: Продуктовая стратегия — Разработайте стратегию продукта ИИ за 60 минут с помощью конкурентного анализа, возражений «адвоката дьявола» и слайдов…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураNotionAsanaОбучениетип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security assets/lesson-modules/2.3-product-strategy/methods/devils-advocate-strategy.md:411
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - **Red Team / Blue Team:** Formal adversarial testing

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6042 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 21, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6042 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 259
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +4Структура: 2 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 184 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +3Пошаговые инструкции: 259 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

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