SKILLEMALL.ai

BC gingiris-launch

🇺🇸 Руководство по запуску продукта и достижению #1 на Product Hunt — Многоканальная стратегия запуска и последовательность. T-14 разогрев → T-0 день запуска → T+7 импульс. Выбор хантера, шаблоны комментариев мейкера, ритм комментирования, правила защиты от теневого бана. Основано на 30+ ежедневных запусках, ставших #1 на Product Hunt, в 150+ AI-стартапах. **Поддерживает 3 пути продукта: разработчик/мейкер (PH+GitHub), B2C потребитель (Reddit/сообщества/TikTok, пропуск PH), B2B (LinkedIn+медиа).** 🇨🇳 Руководство по запуску продукта и достижению #1 на Product Hunt — Многоканальная стратегия запуска и последовательность. T-14 разогрев → T-0 день запуска → T+7 импульс. Выбор хантера, шаблоны комментариев мейкера, ритм комментирования, правила защиты от теневого бана. Основано на 30+ ежедневных запусках, ставших #1 на Product Hunt, в 150+ AI-стартапах. **Поддерживает 3 пути продукта: разработчик/мейкер (PH+GitHub), B2C потребитель (Reddit/сообщества/TikTok, пропуск PH), B2B (LinkedIn+медиа).** 🇯🇵 Руководство по запуску продукта и достижению #1 на Product Hunt — Многоканальная стратегия запуска и последовательность. T-14 разогрев → T-0 день запуска → T+7 импульс. Выбор хантера, шаблоны комментариев мейкера, ритм комментирования, правила защиты от теневого бана. Основано на 30+ ежедневных запусках, ставших #1 на Product Hunt, в 150+ AI-стартапах. **Поддерживает 3 пути продукта: разработчик/мейкер (PH+GitHub), B2C потребитель (Reddit/сообщества/TikTok, пропуск PH), B2B (LinkedIn+медиа).** 🇰🇷 Руководство по запуску продукта и достижению #1 на Product Hunt — Многоканальная стратегия запуска и последовательность. T-14 разогрев → T-0 день запуска → T+7 импульс. Выбор хантера, шаблоны комментариев мейкера, ритм комментирования, правила защиты от теневого бана. Основано на 30+ ежедневных запусках, ставших #1 на Product Hunt, в 150+ AI-стартапах. **Поддерживает 3 пути продукта: разработчик/мейкер (PH+GitHub), B2C потребитель (Reddit/сообщества/TikTok, пропуск PH), B2B (LinkedIn+медиа).** Триггеры: "product launch" | "launch strategy" | "Product Hunt" | "PH launch" | "how to launch" | "go to market" | "GTM" | "launch day" | "find a hunter" | "maker comment" | "launch sequencing" | "发布策略" | "产品发布" | "发 PH" | "Product Hunt 准备" | "找 hunter" | "ローンチ" | "출시 전략"

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🇺🇸 Product Launch & Product Hunt #1 Playbook — Multi-channel launch…»

🇺🇸 Product Launch & Product Hunt #1 Playbook — Multi-channel launch timing and sequencing. T-14 warm-up → T-0 launch day → T+7 momentum. Hunter selection, maker comment templates, comment cadence, anti-shadowban rules. Distilled from 30+ Product Hunt #1 daily launches across 150+ AI startups. **Supports 3 product paths: developer/maker (PH+GitHub), B2C consumer (Reddit/communities/TikTok, skip PH), B2B (LinkedIn+media).** 🇨🇳 产品发布与 Product Hunt 夺冠手册 — 多渠道发布的时序与节奏。T-14 预热 → T-0 发布日 → T+7 后续。Hunter 选择、maker comment 模板、评论节奏、防 shadowban。提炼自 30+ 次 Product Hunt 日冠、150+ AI 创业公司实战。**支持三种产品路径:开发者/maker(PH+GitHub)、2C 消费者(社区种子/TikTok,跳过 PH)、B2B(LinkedIn+媒体)。** 🇯🇵 プロダクトローンチ&Product Hunt 1位プレイブック — マルチチャネルのローンチ時系列。T-14準備→T-0当日→T+7モメンタム。ハンター選定、メーカーコメント、コメントリズム、シャドウバン回避。**3つの製品パス対応:開発者/maker(PH+GitHub)、2C消費者(コミュニティ種・TikTok、PHスキップ)、B2B(LinkedIn+メディア)。** 🇰🇷 제품 출시 & Product Hunt 1위 플레이북 — 멀티채널 출시 타이밍과 시퀀싱. T-14 워밍업 → T-0 출시일 → T+7 모멘텀. 헌터 선정, 메이커 코멘트, 댓글 리듬, 섀도밴 방지. **3가지 제품 경로 지원: 개발자/maker(PH+GitHub), 2C 소비자(커뮤니티 씨드/TikTok, PH 건너뜀), B2B(LinkedIn+미디어).** Triggers: "product launch" | "launch strategy" | "Product Hunt" | "PH launch" | "how to launch" | "go to market" | "GTM" | "launch day" | "find a hunter" | "maker comment" | "launch sequencing" | "发布策略" | "产品发布" | "发 PH" | "Product Hunt 准备" | "找 hunter" | "ローンチ" | "출시 전략"

ClawHub Agent Skills автор: Iris Wei v3.1.1 MIT-0 4 файла тело ≈ 3 468 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

🇺🇸 Руководство по запуску продукта и достижению 1 на Product Hunt — Многоканальная стратегия запуска и последовательность.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
79/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
47
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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.
  2. Сократите description до 1024 символов.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • ошибка description-long description 1338 символов, лимит 1024
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 57/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 83
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3468 токенов
  • high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком

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)
  • +3Длина description 1337: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 47.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a documentation-only launch playbook, but it includes concrete tactics for manipulating Product Hunt voting, unsolicited outreach, and reusing personal contact data without adequate consent guardrails.
LLM: suspicious (high) · 14 авг. 2026 г.