SKILLEMALL.ai

AF product-review-panel

Созывайте панель экспертов для рассмотрения документа с требованиями к продукту (PRD) и вынесения обязательного вердикта (GO / NO-GO / CONDITIONAL GO) с сохранением несогласных мнений как первоклассного результата. Используйте, когда менеджер продукта хочет получить критический обзор написанного PRD, при принятии решения о создании конкретной функции, при стресс-тестировании предложения по продуктовым / UX / бизнес-модельным измерениям или для структурированного "второго мнения" перед выделением инженерных ресурсов. Панель адаптируется к языку разговора пользователя (китайский → Cagan + 俞军 + P9 директор по продукту крупной компании + ситуативный, как 张小龙; английский/другой → Cagan + Christensen + старший директор по продукту + ситуативный, как Norman, Jobs, Hoffman, Torres). Каждый обзор заканчивается вердиктом от "The Closer" (魔鬼裁判) плюс наблюдаемые сигналы сбоя для мониторинга. НЕ используйте для мозгового штурма идей до PRD, чисто технических обзоров архитектуры, вопросов не по продуктовой стратегии или синтеза пользовательских исследований — используйте для этого другие навыки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convene a multi-expert panel to review a Product Requirements Document…»

Convene a multi-expert panel to review a Product Requirements Document (PRD) and deliver a binding verdict (GO / NO-GO / CONDITIONAL GO) with dissenting opinions preserved as first-class output. Use when a Product Manager wants critical review of a written PRD, when deciding whether to build a specific feature, when stress-testing a proposal across product / UX / business-model dimensions, or for a structured "second opinion" before committing engineering resources. The panel adapts to the user's conversation language (Chinese → Cagan + 俞军 + 大厂 P9 产品总监 + situational like 张小龙; English/other → Cagan + Christensen + Senior PM Director + situational like Norman, Jobs, Hoffman, Torres). Every review ends with a verdict from "The Closer" (魔鬼裁判) plus observable failure signals to monitor. Do NOT use for pre-PRD idea brainstorming, purely technical architecture reviews, non-product strategy questions, or user research synthesis — use other skills for those.

ClawHub Agent Skills автор: Sean Liu v1.0.1 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 725 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Созывайте панель экспертов для рассмотрения документа с требованиями к продукту (PRD) и вынесения обязательного вердикта (GO / NO-GO / CONDITIONAL GO) с…

Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/personas/experts-{cn|intl}.md

АнализаторДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
39/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/personas/experts-{cn|intl}.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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: 17. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/personas/experts-{cn|intl}.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/personas/experts-{cn|intl}.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): references/personas/experts-{cn|intl}.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (product-review-panel) не совпадает с папкой (product-review-panel-skill)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 51, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1725 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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

  • +3Длина description 963: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed PRD review workflow that reads user-provided product documents and does not install code, persist data, or take external actions on its own.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 31 авг. 2026 г.