SKILLEMALL.ai

AB product-4a-architecture

На основе требований к продукту сначала генерирует полную 4A-уровневую основную диаграмму, а затем использует метод Сократовских вопросов для постепенного уточнения бизнес-архитектуры, архитектуры приложений, архитектуры данных и технической архитектуры, в конечном итоге выдавая 1 основную 4A-уровневую диаграмму, 4 уровневые диаграммы и сопутствующую документацию, а также улучшая качество за счет проверки с внешними авторитетными источниками. Все архитектурные диаграммы по умолчанию выводятся в виде XML-блоков кода, которые можно импортировать в draw.io. Используйте, когда пользователь просит систематизировать архитектуру продукта, бизнес-архитектуру, архитектуру приложений, архитектуру данных, техническую архитектуру или хочет создать структурированный архитектурный план от 0 до 1 путем интервьюирования в соответствии с подходом «Accenture 4A / четыре горизонтали и пять вертикалей» и хочет сохранить полные уровневые архитектурные диаграммы и сопутствующую документацию в формате XML для draw.io.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于产品需求,先生成一张完整的 4A 分层主图,再采用苏格拉底追问法逐步澄清业务架构、应用架构、数据架构与技术架构,最终输出 1 张 4A…»

基于产品需求,先生成一张完整的 4A 分层主图,再采用苏格拉底追问法逐步澄清业务架构、应用架构、数据架构与技术架构,最终输出 1 张 4A 总览分层主图、4 张分层架构图以及相关文档,并结合外部权威资料校验增强质量。所有架构图默认输出为可导入 draw.io 的 XML 代码块。Use when the user asks to 梳理产品架构、业务架构、应用架构、数据架构、技术架构,或希望按“埃森哲 4A / 四横五纵”思路,从 0 到 1 访谈式产出结构化架构蓝图,并希望以 draw.io XML 形式沉淀完整的分层架构图和配套文档。

ClawHub Agent Skills автор: doertiger v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 162 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

На основе требований к продукту сначала генерирует полную 4A-уровневую основную диаграмму, а затем использует метод Сократовских вопросов для постепенного…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 8. 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

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (product-4a-architecture) не совпадает с папкой (4architecher)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 117
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1162 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 271 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 117 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only architecture-diagramming skill that asks for product context and may validate claims against public sources, with no executable code or hidden data handling found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.