SKILLEMALL.ai

AB vision-simulator

Прогнозирование маркетинговой стратегии с интеграцией реальных данных. Прогнозирует результаты кампаний, запуск продуктов и реакцию рынка с использованием мультиагентного моделирования + живых данных. Активируется по запросам "симуляция видения", "прогноз рынка", "прогноз кампании", "прогноз запуска продукта", "маркетинговый прогноз". Профессиональные функции включают интеграцию новостей/трендов в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Marketing strategy prediction with real-world data integration. Predic…»

Marketing strategy prediction with real-world data integration. Predicts campaign outcomes, product launches, and market reactions using multi-agent simulation + live data. Triggers on "vision simulation", "market prediction", "campaign forecast", "product launch prediction", "marketing forecast". Pro features include real-time news/trend integration.

ClawHub Agent Skills автор: dorongss v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 970 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Прогнозирование маркетинговой стратегии с интеграцией реальных данных.

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

ИнтеграцияДанные и аналитикаМаркетингИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100

  • 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
  • 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: 21
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 970 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 353 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 20 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only marketing forecasting skill with disclosed live web lookup behavior and no executable install code, persistence, credentials, or destructive actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.