BC ai-pm
Помощник менеджера AI-продуктов на всех этапах. Охватывает 6 основных этапов: от анализа потребностей → анализа конкурентов → проектирования PRD → проектирования AI-возможностей (Prompt/Agent/RAG) → оценки запуска → итеративной оптимизации. Интегрирует 5 ключевых возможностей: управление границами модели, инженерия Prompt, оркестрация Agent, инженерия данных RAG, оценка AI. Триггеры: менеджер AI-продуктов, AI PM, написать PRD, анализ конкурентов, дизайн Prompt, рабочий процесс Agent, дизайн RAG, оценка AI, анализ потребностей, продуктовое решение, выбор модели, дизайн AI-функций, ai product manager, генерация PRD, оценка технической осуществимости, дизайн AI-продукта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI产品经理全流程助手。覆盖需求洞察→竞品分析→PRD方案设计→AI能力设计(Prompt/Agent/RAG)→上线评估→迭代优化6大阶段…»
AI产品经理全流程助手。覆盖需求洞察→竞品分析→PRD方案设计→AI能力设计(Prompt/Agent/RAG)→上线评估→迭代优化6大阶段。融合模型边界管理、Prompt工程、Agent编排、RAG数据工程、AI评估五大核心能力。触发词: AI产品经理, AI PM, 写PRD, 竞品分析, Prompt设计, Agent工作流, RAG设计, AI评估, 需求分析, 产品方案, 模型选型, AI功能设计, ai product manager, PRD生成, 技术可行性评估, AI产品设计。
Помощник менеджера AI-продуктов на всех этапах.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
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: 121
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1935 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 121 пунктов
- +4Есть примеры (14 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.