SKILLEMALL.ai

AC pmo-talk-skills

Преобразуйте диалоги, чаты, электронные письма и протоколы совещаний из сценариев управления проектами в аргументированные ответы и убеждающие реплики. Автоматически диагностируйте конфликтные ситуации, выбирайте один из 7 коммуникационных фреймворков (PREP / RIDE / LEAPS / FFC / 30-секундная лифтовая презентация / STAR / SCQA) и генерируйте реплики, готовые к отправке или произнесению, с жестким запасным вариантом и планом противодействия оппонента. Используйте, когда пользователь говорит "Ответь резко", "Дай отпор", "Наезжай на него", "Как возразить", "Как ответить", "Помоги ответить", "Убеди противника", "Ответь на сомнения", "Добудь ресурсы или бюджет", "Меня подставили", "Меня давит заказчик/начальник/аутсорсер/другой отдел", или push back / persuade stakeholders — даже если не сказано явно об использовании коммуникационных фреймворков.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«把项目管理场景中的对话、聊天记录、邮件、会议纪要整理成有理有据的回怼与说服话术。自动诊断冲突场景,从7大沟通框架(PREP / RIDE /…»

把项目管理场景中的对话、聊天记录、邮件、会议纪要整理成有理有据的回怼与说服话术。自动诊断冲突场景,从7大沟通框架(PREP / RIDE / LEAPS / FFC / 30秒电梯演讲 / STAR / SCQA)中选型,生成可直接发送或说出的话术,附强硬备用版与对方反扑预案。Use whenever the user says 回怼、怼回去、怼他、怎么反驳、怎么回复、帮我回、说服对方、应对质疑、争取资源或预算、被甩锅、被甲方/领导/外包/跨部门施压,或 push back / persuade stakeholders——即使没有明说要用沟通框架。

ClawHub Agent Skills автор: zsd v0.1.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 671 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Преобразуйте диалоги, чаты, электронные письма и протоколы совещаний из сценариев управления проектами в аргументированные ответы и убеждающие реплики.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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
    • 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 671 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 278 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only workplace communication skill with some broad activation wording, but no hidden execution, persistence, credential access, or data exfiltration behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 19 сент. 2026 г.