SKILLEMALL.ai

AB pm-workbench

Используйте, когда работа над продуктом требует более четкой постановки, приоритизации или коммуникации: уточнение расплывчатого запроса, оценка целесообразности функции, сравнение вариантов, приоритизация запросов, составление легкой спецификации, построение дорожной карты, определение метрик, подготовка резюме для руководства, обзор результатов или принятие компромиссных решений на уровне руководства продуктом/основателей. Лучше всего подходит, когда пользователю нужна практическая рекомендация или многоразовый результат, а не просто фреймворки. Не используйте для обработки необработанных данных, глубокого отслеживания проектов, юридической/нормативной проверки, общего маркетингового текста или чистого копирайтинга пользовательского интерфейса.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when product work needs clearer framing, prioritization, or commun…»

Use when product work needs clearer framing, prioritization, or communication: clarifying a vague request, evaluating whether a feature is worth doing, comparing options, prioritizing requests, drafting a lightweight spec, building a roadmap, defining metrics, preparing an executive summary, reviewing outcomes, or making product-leadership/founder trade-offs. Best when the user needs a practical recommendation or reusable output, not just frameworks. Do not use for raw data crunching, deep project tracking, legal/compliance review, generic marketing copy, or pure UI copy.

ClawHub Agent Skills автор: Bobbie v1.2.0 MIT-0 80 файлов тело ≈ 3 611 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда работа над продуктом требует более четкой постановки, приоритизации или коммуникации: уточнение расплывчатого запроса, оценка…

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаТексты и документыОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 80. 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 14
    • 100Шаги. Шагов: 183
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3611 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -48 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 578 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 183 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a product-management prompt/workflow skill with no evidence of data exfiltration, destructive behavior, credential use, or hidden execution.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 мая 2026 г.