SKILLEMALL.ai

AC ai-desktop-researcher

Используйте этот навык, когда пользователь просит исследовать рынок, отрасль или конкурентную среду. Также срабатывает по запросам 行业调研, 竞品分析, 市场分析, 桌面调研, research this market, 调研一下, 帮我调研, 查一下XX市场. Он обеспечивает структурированный протокол исследования с оценкой достоверности (уровни источников, перекрестная проверка, градированные выводы) вместо случайного поиска в Интернете.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks to research a market, industry, or c…»

Use this skill when the user asks to research a market, industry, or competitive landscape. Also triggers on 行业调研, 竞品分析, 市场分析, 桌面调研, research this market, 调研一下, 帮我调研, 查一下XX市场. It enforces a structured credibility-scored research protocol (source tiering, cross-validation, graded conclusions) instead of ad-hoc web searching.

ClawHub Agent Skills автор: pj wang v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 435 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь просит исследовать рынок, отрасль или конкурентную среду.

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
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: 3. 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 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 (ai-desktop-researcher) не совпадает с папкой (ai-2)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 435 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a structured market-research checklist that uses public web research and does not install code, persist, or access private data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 1 сент. 2026 г.