SKILLEMALL.ai

BD ai-startup-finder

Помощник по поиску возможностей для стартапов в области ИИ. Основываясь на методологии систематического сбора информации, помогает пользователям находить реализуемые направления для стартапов в сфере ИИ/агентов. Используйте, когда пользователь спрашивает "Чем можно заняться в качестве подработки с помощью ИИ?", "Направления для стартапов в области ИИ", "Найти бизнес-возможности в ИИ", "Как заработать на ИИ", "Возможности в сфере агентов". Также может использоваться для анализа возможностей на конкретных платформах (например, Product Hunt, App Store).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI创业机会发现助手。基于系统化情报收集方法论,帮用户在AI/Agent赛道中找到可落地的创业方向。 当用户问"AI能做什么副业"、"AI创…»

AI创业机会发现助手。基于系统化情报收集方法论,帮用户在AI/Agent赛道中找到可落地的创业方向。 当用户问"AI能做什么副业"、"AI创业方向"、"找AI商机"、"AI怎么赚钱"、"Agent赛道机会"时使用。 也可用于分析特定平台(如Product Hunt、App Store)的机会。

ClawHub Agent Skills автор: shenghui v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 466 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помощник по поиску возможностей для стартапов в области ИИ.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 466 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 147 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only startup research methodology skill with no code, install scripts, credential use, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.