SKILLEMALL.ai

BC startup-idea-evaluator

Оценивает осуществимость и рыночный потенциал стартап-идеи с помощью структурированной системы, выдавая полный отчет об оценке, включающий количественную оценку, анализ рынка, выявление рисков и рекомендации к действию. Подходит для предпринимателей, у которых есть начальная идея, неопределенность в направлении или которые колеблются между несколькими идеями и нуждаются в решении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通过结构化框架评估创业想法的可行性与市场潜力,输出包含量化评分、市场分析、风险识别和行动建议的完整评估报告。适用于刚有创业想法、方向不确定、…»

通过结构化框架评估创业想法的可行性与市场潜力,输出包含量化评分、市场分析、风险识别和行动建议的完整评估报告。适用于刚有创业想法、方向不确定、多个想法犹豫需决策参考的创业者。

ClawHub Agent Skills автор: golngod v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 455 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Оценивает осуществимость и рыночный потенциал стартап-идеи с помощью структурированной системы, выдавая полный отчет об оценке, включающий количественную…

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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

  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: 6. 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 52/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4455 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 13
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 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 86: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -44 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
  • +4Есть примеры (21 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
The inspected skills are coherent ClawHub/Convex workflow helpers with disclosed, task-aligned authority and no evidence of hidden exfiltration or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 9 июн. 2026 г.