SKILLEMALL.ai

BD ai-market-research

Помощник по маркетинговым исследованиям и анализу конкурентов с использованием ИИ, разработанный специально для исследователей и академических стартаперов. Активируется, когда пользователю требуется провести анализ рынка технологий, исследование конкурентов, прогнозирование тенденций в области технологий, анализ портрета целевой аудитории или сбор отраслевых данных. Поддерживает многомерную оценку рынка, помогая находить оптимальные пути коммерциализации академических достижений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI赋能的市场调研与竞品分析助手,专为科研人员和学术创业者设计。当用户需要进行技术市场分析、竞品调研、技术趋势预测、目标用户画像分析或行业数…»

AI赋能的市场调研与竞品分析助手,专为科研人员和学术创业者设计。当用户需要进行技术市场分析、竞品调研、技术趋势预测、目标用户画像分析或行业数据收集时触发。支持多维度市场评估,帮助学术成果找到最佳商业化路径。

ClawHub Agent Skills автор: Roma v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 761 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Помощник по маркетинговым исследованиям и анализу конкурентов с использованием ИИ, разработанный специально для исследователей и академических стартаперов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-market-research) не совпадает с папкой (ai-market-researcher)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 40
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 761 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)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 40 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only market research helper; its broad triggers and external research workflow deserve user awareness but do not show malicious or materially mismatched behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.