SKILLEMALL.ai

AB competitor-analysis-zhangzaiwang

Навык систематического конкурентного анализа, основанный на методологии Чжан Цзайвана "Эффективный конкурентный анализ". Предоставляет полную структуру, инструменты и шаблоны для конкурентного анализа, чтобы помочь пользователям проводить профессиональные исследования конкурентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A systematic competitive analysis skill based on Zhang Zaiwang's "Effe…»

A systematic competitive analysis skill based on Zhang Zaiwang's "Effective Competitive Analysis" methodology. Provides a complete competitive analysis framework, tools, and templates to help users conduct professional competitor research.

ClawHub Agent Skills автор: caperszhang v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 856 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык систематического конкурентного анализа, основанный на методологии Чжан Цзайвана "Эффективный конкурентный анализ".

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

АнализаторИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Unexpected scalar at node end at line 7, column 30: author: "Zhang Zaiwang" capers@qq.com ^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (competitor-analysis-zhangzaiwang) не совпадает с папкой (effective-competitive-analysis)
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4856 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 213
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны

    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)
    • -219 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 239 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 213 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a competitive-analysis guidance skill made of Markdown templates, with no executable code or hidden system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.