SKILLEMALL.ai

AB scenario-planning

Активируйте, когда: пользователь говорит 'каковы сценарии', 'протестируем нашу стратегию', 'что если случится X', 'множество будущих', 'стратегическая устойчивость' или принимает высокорискованное необратимое решение с горизонтом 3+ лет, когда один прогноз может быть катастрофически ошибочным. НЕ активируйте, когда: решение краткосрочное и легко обратимое (приоритеты спринта, порядок A/B-тестирования); или важен только один драйвер, и он уже измерим — вместо этого используйте анализ чувствительности. Подробнее: deciqai.com/c/scenario-planning

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'what are the scenarios,' 'stress test our st…»

Activate when: user says 'what are the scenarios,' 'stress test our strategy,' 'what if X happens,' 'multiple futures,' 'strategic resilience,' or is making a high-stakes irreversible decision with a 3+ year horizon where a single forecast could be catastrophically wrong. Do NOT activate when: the decision is short-horizon and easily reversible (sprint priorities, A/B test order); or only one driver matters and it is already measurable — use sensitivity analysis instead. More: deciqai.com/c/scenario-planning

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 445 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Активируйте, когда: пользователь говорит 'каковы сценарии', 'протестируем нашу стратегию', 'что если случится X', 'множество будущих', 'стратегическая…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктураДанные и аналитикаОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 5. 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 65/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2445 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 513 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only scenario-planning coaching skill with clear scope and no hidden execution, credential, persistence, or data-access behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 17 июл. 2026 г.