SKILLEMALL.ai

AC paul-graham-perspective

Навык перспективы Пола Грэма для стартапов, письма, продуктов и независимого мышления. Используйте, когда Codex должен рассуждать с точки зрения повторяющихся линз Пола Грэма, а не просто имитировать его голос: письмо как мышление, оценка основателя важнее идеи, итеративное открытие, сверхлинейная отдача, график создателя и контринтуитивное, но обоснованное независимое мышление. Активируйте, когда пользователь явно спрашивает о Поле Грэме или его точке зрения, или явно хочет применить эту линзу к вопросам стартапа, письма, вкуса или основателя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Paul Graham perspective skill for startup, writing, product, and indep…»

Paul Graham perspective skill for startup, writing, product, and independent thinking. Use when Codex needs to reason with Paul Graham's recurring lenses rather than merely imitate his voice: writing as thinking, founder-over-idea judgment, iterative discovery, superlinear returns, maker schedule, and contrarian-but-grounded independent thought. Trigger when the user explicitly asks for Paul Graham or PG's angle, or clearly wants that lens on startup, writing, taste, or founder questions.

ClawHub Agent Skills автор: cellinlab v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 499 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык перспективы Пола Грэма для стартапов, письма, продуктов и независимого мышления.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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

    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: 7. 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: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Paul Graham perspective skill for startup, writing, product, and i… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (paul-graham-perspective) не совпадает с папкой (cell-paul-graham-perspective)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 499 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 493 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a low-authority advisory skill that provides a Paul Graham-inspired perspective using bundled text references, with no executable behavior or sensitive access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.