SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD ai-pm-coach

Тренер по продуктам ИИ. Помогает PM завершить проектирование продуктов ИИ с помощью диалога, основанного на руководстве: от анализа болевых точек до вывода PRD. Не заменяет решения PM, а направляет PM в размышлениях, заставляя PM делать выбор в ключевых точках. Ключевые слова: продукты ИИ, дизайн продукта, PRD, границы возможностей, достоверность, галлюцинации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI 产品经理教练。通过引导式对话帮助 PM 完成 AI 产品设计：从痛点分析到 PRD 输出。不替代 PM 决策，而是引导 PM 思考，在…»

AI 产品经理教练。通过引导式对话帮助 PM 完成 AI 产品设计：从痛点分析到 PRD 输出。不替代 PM 决策，而是引导 PM 思考，在关键节点让 PM 做出选择。触发词：AI 产品、产品设计、PRD、能力边界、置信度、幻觉。

ClawHub Hermes автор: Campus Developer v1.0.1 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 062 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Тренер по продуктам ИИ.

Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
45/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: ai-pm-coach (ClawHub)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 115 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл

Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100

  • 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
  • 0Согласованность. Имя во frontmatter (ai-pm-coach) не совпадает с папкой (xxjdjdnene)
  • 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: 63
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1062 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 115: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a non-executable AI product-management coaching skill with broad triggers but no evidence of hidden access, credential use, persistence, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.