SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC deeptechnic-dd

Фреймворк глубокой технической проверки (due diligence). Руководит агентами DD по инвестициям через независимую техническую проверку, оценку команды, аудит цепочки поставок и выявление конкурентов. Используйте при оценке стартап-проектов в области высоких технологий, проверке технических заявлений в бизнес-планах или проведении оценки технологических рисков перед инвестированием.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep-tech due diligence framework. Guides investment DD agents through…»

Deep-tech due diligence framework. Guides investment DD agents through independent technical validation, team assessment, supply chain audit, and competitor discovery. Use when evaluating hard-tech startup projects, reviewing BP technical claims, or conducting pre-investment technology risk assessment.

ClawHub Agent Skills автор: ackiles v1.0.0 MIT-0 23 файла тело ≈ 1 157 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 34 ч назад

Фреймворк глубокой технической проверки (due diligence).

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

АнализаторДанные и аналитикаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 58/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (deeptechnic-dd) не совпадает с папкой (v1-0-0)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 38
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1157 токенов

    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
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 303 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill is mostly a due-diligence workflow, but it also normalizes storing user feedback and diligence content into training datasets and includes a credential-using training script, which needs careful review before use.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.