SKILLEMALL.ai

BC flight-requirement-review

Агент для проверки требований к продукту «Авиабилеты». Структурированно оценивает и выставляет баллы документам с требованиями к продукту для фронтенда, бэкенда и операционной деятельности, включая отдельную оценку управления диаграммами процессов (устранение «если», использование гарантийных утверждений, таблиц решений, FSM, дорожных карт, многоуровневого моделирования). Входные данные: документы с требованиями (markdown/изображения/HTML), выходные данные: баллы по категориям, комментарии и предложения по улучшению. Сценарии использования: активируется, когда пользователь говорит «проверить требования», «оценить документ с требованиями», «выставить оценку требованиям», «проверка требований», «проверить диаграмму процессов», «проверить диаграмму процессов», «оценить диаграмму процессов».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«机票产品需求评审 Agent。对前端、后端、运营类机票需求文档进行结构化评审打分,含独立的流程图治理评审(去If化、卫语句、决策表、FSM、…»

机票产品需求评审 Agent。对前端、后端、运营类机票需求文档进行结构化评审打分,含独立的流程图治理评审(去If化、卫语句、决策表、FSM、泳道图、分层建模)。输入需求文档(markdown/图片/HTML),输出分项评分、评语和改进建议。使用场景:用户说"评审需求"、"审需求文档"、"给需求打分"、"需求评审"、"评审流程图"、"检查流程图"、"流程图打分"时触发。

ClawHub Agent Skills автор: Arise v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 433 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Агент для проверки требований к продукту «Авиабилеты».

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 6. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1433 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 185 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent Convex performance-audit skill with disclosed, purpose-aligned behavior and no hidden execution or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.