SKILLEMALL.ai

AB dataify-competitive-intelligence

Исследуйте и сравнивайте конкурентов, продукты, цены, отзывы клиентов, сигналы найма, позиционирование или рыночную ситуацию, используя текущие общедоступные данные. Используйте для анализа конкурентов, сравнительных карточек, анализа цен, анализа отзывов и рыночных карт. Не используйте для получения одной страницы, выполнения одного поиска или сбора одной записи платформы без анализа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Research and compare competitors, products, pricing, customer feedback…»

Research and compare competitors, products, pricing, customer feedback, hiring signals, positioning, or a market landscape using current public evidence. Use for competitor analysis, competitive battlecards, pricing intelligence, review intelligence, and market maps. Do not use for fetching one page, running one search, or collecting one platform record without analysis.

ClawHub Agent Skills автор: dataify-server v1.0.2 MIT-0 34 файла тело ≈ 2 113 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Исследуйте и сравнивайте конкурентов, продукты, цены, отзывы клиентов, сигналы найма, позиционирование или рыночную ситуацию, используя текущие общедоступные…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураЛюди и наймМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Когда включается вес 12
50
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: 34. 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 68/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 58
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2113 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • -35 из 8 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 373 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 58 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill performs bounded public competitor research with Dataify and local reporting helpers, and the sensitive behaviors are disclosed and purpose-aligned.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 сент. 2026 г.