BF ai-pm-playbook
Комплексная операционная система для управления продуктами ИИ. Используйте этот навык при планировании, прототипировании, оценке или запуске ИИ-нативных продуктов. Он предоставляет агентские рабочие процессы для планирования дорожной карты в условиях неопределенности, быстрого прототипирования, оценки ИИ, межфункционального сотрудничества, стратегии выхода на рынок и ответственного развертывания ИИ.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A comprehensive operating system for AI Product Management. Use this s…»
A comprehensive operating system for AI Product Management. Use this skill when planning, prototyping, evaluating, or launching AI-native products. It provides agentic workflows for roadmap planning under uncertainty, rapid prototyping, AI evaluations, cross-functional collaboration, go-to-market strategy, and responsible AI deployment.
Комплексная операционная система для управления продуктами ИИ.
Как процесс F 28/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pm_feedback_loop.py
Как улучшить
- 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 · 15
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 15
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/responsible_ai.md:3Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)This framework outlines the key pillars of responsible AI development, focusing on ethical principles, technical guardrails, and red teaming.
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/responsible_ai.md:25Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)## 3. AI Red Teaming: Proactively Identifying Risks
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/responsible_ai.md:26Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)Red teaming is a proactive, adversarial approach to testing AI systems for vulnerabilities and potential harms before release.
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/responsible_ai.md:29Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)### Types of Red Teaming
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityreferences/responsible_ai.md:30Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- **Manual Red Teaming:** Human testers think like adversaries to craft complex attack strategies. Effective for identifying novel vulnerabilities.
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityscripts/pm_feedback_loop.md:45Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка; строка таблицы в документации)| `safety`, `guardrail`, `red team` | Review responsible AI practices and update the red teaming plan to cover identified safety gaps. | `references/responsible_ai.md`, `templates/red_teaming_plan.md`
детектортаблица -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securityscripts/pm_feedback_loop.md:105Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)if "safety" in point.lower() or "guardrail" in point.lower() or "red team" in point.lower():
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:20Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)- Implementing ethical guardrails and red teaming for responsible AI.
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:59Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)- **Action:** Implement multi-layered guardrails and conduct rigorous red teaming.
детектор -
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitySKILL.md:75Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)- **`templates/`**: Standardized formats for roadmaps, evals, and red teaming plans.
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitytemplates/red_teaming_plan.md:1Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)# AI Red Teaming Plan Template
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitytemplates/red_teaming_plan.md:17Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)## 3. Red Teaming Objectives
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitytemplates/red_teaming_plan.md:18Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)*Define the specific goals of the red teaming exercise.*
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitytemplates/red_teaming_plan.md:24Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)*Describe the approach and techniques that will be used for red teaming.*
-
низкая Рискованное назначение
intent-offensive-securitytemplates/red_teaming_plan.md:37Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)**Execution Timeline:** [Provide a schedule for the red teaming exercise]
Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/pm_feedback_loop.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 28/100
Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/pm_feedback_loop.py
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/pm_feedback_loop.py
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-pm-playbook) не совпадает с папкой (ai-product-manager-playbook)
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1019 токенов
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 338 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.
Внешние проверки
ClawHub: clean
This is a low-risk AI product management playbook made of markdown guidance and templates, with one privacy caution around using production data for evaluations.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.