SKILLEMALL.ai

AC user-insight-engine

Активировать, когда: пользователь говорит «почему пользователи не делают X, хотя говорили, что будут», или «наши оценки по опросам высоки, но отток высок», или «мы выпустили функцию, которая хорошо протестировалась, но никто ее не использует», или «у нас есть противоречивые сигналы из исследований», или «я вижу точку падения, но не знаю почему». НЕ активировать, когда: у продукта еще нет реальных пользователей (используйте lean-startup / jobs-to-be-done вместо этого); или покупка является многосторонней сделкой B2B для предприятия (используйте principal-agent / signaling-games вместо этого). Подробнее: deciqai.com/c/user-insight-engine

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Activate when: user says 'why aren't users doing X despite saying they…»

Activate when: user says 'why aren't users doing X despite saying they would', or 'our survey scores are high but churn is high', or 'we shipped a feature that tested well but nobody uses it', or 'we have conflicting signals from research', or 'I can see the drop-off point but don't know why'. Do NOT activate when: the product has no real users yet (use lean-startup / jobs-to-be-done instead); or the purchase is a multi-stakeholder B2B enterprise deal (use principal-agent / signaling-games instead). More: deciqai.com/c/user-insight-engine

ClawHub Agent Skills автор: deciqAI v1.0.4 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 150 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 33 ч назад

Активировать, когда: пользователь говорит «почему пользователи не делают X, хотя говорили, что будут», или «наши оценки по опросам высоки, но отток высок»…

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

ПроцедураИИ и агентыДанные и аналитикаДизайнтип 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
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: 4. 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: 8, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2150 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 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 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 Markdown-only user research skill with disclosed coaching instructions and no evidence of hidden execution, credential use, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.