SKILLEMALL.ai

AC founder-coach

Коуч по мышлению стартапа на базе ИИ, который помогает основателям улучшать свои мыслительные паттерны, отслеживать прогресс в ментальных моделях и ставить еженедельные задачи. Используйте, когда: - Пользователь — основатель стартапа, стремящийся улучшить свое предпринимательское мышление - Пользователь хочет выявлять и преодолевать низкоуровневые мыслительные паттерны - Пользователю нужна помощь в применении ментальных моделей (PMF, 4Ps, NFX фреймворки) - Пользователь хочет ставить и отслеживать еженедельные задачи - Пользователь запрашивает еженедельный отчет о прогрессе - Пользователь обсуждает проблемы стартапа и нуждается в сократовском вопрошании

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered startup mindset coach that helps founders upgrade their thi…»

AI-powered startup mindset coach that helps founders upgrade their thinking patterns, track mental model progress, and set weekly challenges. Use when: - User is a startup founder seeking to improve their entrepreneurial mindset - User wants to detect and overcome low-level thinking patterns - User needs guidance on applying mental models (PMF, 4Ps, NFX frameworks) - User wants to set and track weekly challenges - User requests a weekly progress report - User is discussing startup challenges and needs Socratic questioning

ClawHub Agent Skills автор: betterest v0.0.1 20 файлов тело ≈ 1 633 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Коуч по мышлению стартапа на базе ИИ, который помогает основателям улучшать свои мыслительные паттерны, отслеживать прогресс в ментальных моделях и ставить…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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

    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: 20. 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 58/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 73
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1633 токенов

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill has a coherent founder-coaching purpose, but it persists sensitive coaching data and can read PhoenixClaw journals and profiles with weak consent boundaries.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: benign · 10 сент. 2026 г.