SKILLEMALL.ai

AB content-product-analyzer

Создает коммерческий разбор поста, профиля автора, страницы продукта, целевой страницы или страницы приложения по URL-адресам, снимкам экрана или вставленному тексту. Используется для определения аудитории, позиционирования, механики роста, сигналов монетизации, достоверности, настроения и возможностей для заимствования или избегания. Поддерживает пакеты из нескольких ссылок и сравнение конкурентов; разделяет наблюдаемые факты от подтвержденных выводов и неизвестных; использует смешанную веб-проверку при предоставлении общедоступных URL-адресов или когда важна актуальность, и указывает источники.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«produce a commercial teardown of a post, creator profile, product page…»

produce a commercial teardown of a post, creator profile, product page, landing page, or app page from urls, screenshots, or pasted text. use to infer audience, positioning, growth mechanics, monetization signals, credibility, sentiment, and opportunities to borrow or avoid. supports multi-link bundles and competitor comparison; separate observed facts from supported inferences and unknowns; use mixed-mode web verification when public urls are provided or freshness matters and cite sources.

ClawHub Agent Skills автор: guoxinling v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 202 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создает коммерческий разбор поста, профиля автора, страницы продукта, целевой страницы или страницы приложения по URL-адресам, снимкам экрана или вставленному…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. 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 70/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 79, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1202 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 495 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 24 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only analysis skill for commercial teardowns of content and product pages, with no executable code or hidden access found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.