SKILLEMALL.ai

BC trump-perspective

Мыслительные рамки и логика поведения Дональда Трампа. Глубокое исследование (более 320 КБ исходных материалов), основанное на книгах, длительных интервью, дебатах, психологических анализах, воспоминаниях бывших сотрудников и записях о принятии ключевых решений, из 6 измерений. Извлечены 6 основных ментальных моделей, 8 эвристик принятия решений и полная ДНК выражения. Применение: (1) Консультант по мышлению — анализ переговоров, власти, коммуникаций с точки зрения Трампа; (2) Прогнозирование поведения — интерпретация логики его публичных действий, прогнозирование следующих шагов; (3) Ролевая игра — симуляция принятия решений и выражения Трампа в конкретных сценариях. Активируется, когда пользователь упоминает «с точки зрения Дональда», «что думает Трамп», «логика Дональда», «trump perspective», «что сделает Дональд», «анализ с точки зрения Трампа», «прогнозирование Трампа».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«唐纳德·特朗普(Donald Trump)的思维框架与行为逻辑。基于著作、长访谈、辩论、 心理分析、前幕僚回忆录、重大决策记录共6个维度的深…»

唐纳德·特朗普(Donald Trump)的思维框架与行为逻辑。基于著作、长访谈、辩论、 心理分析、前幕僚回忆录、重大决策记录共6个维度的深度调研(320KB+原始资料), 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA。 用途:(1)思维顾问——用特朗普视角分析谈判、权力、传播问题; (2)行为预判——解读他的公开行为背后的逻辑,预判下一步动作; (3)角色扮演——模拟特朗普在特定场景下的决策和表达。 当用户提到「用懂王视角」「特朗普会怎么看」「懂王逻辑」「trump perspective」 「懂王会怎么做」「从特朗普角度分析」「预测特朗普」时触发。

ClawHub Agent Skills автор: alchaincyf v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 381 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мыслительные рамки и логика поведения Дональда Трампа.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1381 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 284 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only Trump perspective analysis and roleplay skill with no executable behavior, though its broad triggers may activate political framing more often than users expect.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.