AC product-management
Набор навыков управления продуктом: генерация PRD, мозговой штурм по продукту, анализ продуктовых метрик, анализ отзывов пользователей, декомпозиция пользовательских историй, анализ конкурентов, обновление дорожной карты, приоритизация требований. Генерация PRD: Помоги мне написать PRD, Помоги мне создать документ с требованиями, Напиши PRD, Документ с требованиями, Спецификация функций; Мозговой штурм по продукту: Мозговой штурм по продукту, Брейнсторм, brainstorm, Генерация идей; Анализ продуктовых метрик: Анализ продуктовых метрик, Анализ данных, Анализ DAU, Воронка конверсии; Анализ отзывов пользователей: Помоги мне проанализировать отзывы пользователей, Помоги мне посмотреть, что говорят пользователи, Голос пользователя, Анализ NPS; Декомпозиция пользовательских историй: Декомпозиция пользовательских историй, Пользовательская история, Разделение историй, Agile-требования; Анализ конкурентов: Помоги мне проанализировать конкурентов, Помоги мне провести исследование конкурентов, Отслеживание конкурентов, Сравнение функций; Обновление дорожной карты: Обновление дорожной карты, roadmap, Планирование версий, Планирование; Приоритизация требований: Приоритизация требований, Приоритет требований, RICE, Модель Кано.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«产品管理技能套件：PRD生成、产品脑暴、产品指标复盘、用户反馈分析、用户故事拆解、竞品分析、路线图更新、需求优先级排序。 PRD生成: 帮我…»
产品管理技能套件：PRD生成、产品脑暴、产品指标复盘、用户反馈分析、用户故事拆解、竞品分析、路线图更新、需求优先级排序。 PRD生成: 帮我写个PRD, 帮我出个需求文档, 写PRD, 需求文档, 功能规格; 产品脑暴: 产品脑暴, 头脑风暴, brainstorm, 创意发散; 产品指标复盘: 产品指标复盘, 数据复盘, DAU分析, 转化漏斗; 用户反馈分析: 帮我分析下用户反馈, 帮我看看用户都在说什么, 用户声音, NPS分析; 用户故事拆解: 用户故事拆解, 用户故事, story拆分, 敏捷需求; 竞品分析: 帮我分析下竞品, 帮我做个竞品调研, 竞品跟踪, 功能对比; 路线图更新: 路线图更新, roadmap, 版本规划, 排期; 需求优先级排序: 需求优先级排序, 需求优先级, RICE, Kano模型。
Набор навыков управления продуктом: генерация PRD, мозговой штурм по продукту, анализ продуктовых метрик, анализ отзывов пользователей, декомпозиция…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1187 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 366 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.