SKILLEMALL.ai

AF opc-startup-readiness

На основе 12 контрольных списков для подготовки к предпринимательской деятельности из книги «AI-супериндивидуум», проверяет потребности, воспроизводимость результатов, границы между основной и дополнительной деятельностью, конфликты с конкурентами и ресурсами, финансирование, позиционирование, привлечение клиентов и возможности выполнения. Выдает рекомендации о запуске, пробной эксплуатации или отсрочке. Используется для запросов вроде «Проверка готовности к предпринимательству», «Можно ли начать компанию-одиночку?», «Стоит ли увольняться?», «Оценка запуска OPC».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于《AI超级个体》配套的 12 项创业准备清单,检查需求、可复制交付、主副业边界、竞业与资源冲突、资金、定位、获客和交付能力,输出启动、试…»

基于《AI超级个体》配套的 12 项创业准备清单,检查需求、可复制交付、主副业边界、竞业与资源冲突、资金、定位、获客和交付能力,输出启动、试运行或暂缓建议。用于“创业准备检查”“能不能开始一人公司”“是否该离职”“OPC 启动评估”等请求。

ClawHub Agent Skills автор: 菜根老谭 v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 138 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

На основе 12 контрольных списков для подготовки к предпринимательской деятельности из книги «AI-супериндивидуум», проверяет потребности, воспроизводимость…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/创业准备检查清单与行动计划.docx

ПроцедураРазработкатип 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
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/创业准备检查清单与行动计划.docx
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 5. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/创业准备检查清单与行动计划.docx

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/创业准备检查清单与行动计划.docx
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/创业准备检查清单与行动计划.docx
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 9
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 138 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 120 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 3 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill provides a Chinese startup-readiness checklist and simple local scoring script without hidden data access, persistence, network behavior, or destructive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 сент. 2026 г.