SKILLEMALL.ai

AC s-curve-technology-adoption

Активировать, когда: пользователь спрашивает «почему наш рост остановился после раннего успеха?», «когда этот рынок насытится?», «мы раньше легко росли, а теперь это трудно», «как нам пересечь пропасть?», «нам нужно охватить массовых покупателей», «наш маркетинг перестал работать», «на какой стадии принятия мы находимся?» или упоминает S-кривую, диффузию инноваций, Роджерса, ранних последователей, большинство, отстающих, модель диффузии Басса или жизненный цикл принятия технологий. НЕ активировать, когда: рынок уже зрелый/насыщенный, и динамика диффузии больше не подлежит анализу; или принятие обусловлено нормативным мандатом, а не выбором покупателя. Подробнее: deciqai.com/c/s-curve-technology-adoption

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user asks "why has our growth stalled after early succe…»

Activate when: user asks "why has our growth stalled after early success?", "when will this market saturate?", "we used to grow easily, now it's hard", "how do we cross the chasm?", "we need to reach mainstream buyers", "our marketing stopped working", "what adopter stage are we in?", or mentions S-curve, diffusion of innovations, Rogers, early adopters, majority, laggards, Bass diffusion model, or technology adoption lifecycle. Do NOT activate when: the market is already mature/saturated with no diffusion dynamics left to analyze; or adoption is driven by regulatory mandate rather than buyer choice. More: deciqai.com/c/s-curve-technology-adoption

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 657 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 14 дн назад

Активировать, когда: пользователь спрашивает «почему наш рост остановился после раннего успеха?», «когда этот рынок насытится?», «мы раньше легко росли, а…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 6. 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 59/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 32
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2657 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 655 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 32 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain instructional strategy skill with examples and sources, and it does not request code execution, credentials, persistence, or sensitive access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.