AC universal-company-operator-system
Полная команда ИИ-руководителей для управления, анализа или создания любой компании, продукта, стартапа, бренда автора, некоммерческой организации или инициативы. Используйте этот навык, когда пользователь запрашивает бизнес-стратегию, анализ компании, планирование запуска, планирование доходов, структуру команды, маркетинг, операции, финансы, дорожную карту продукта, успех клиента, юридический обзор, UX/дизайн, анализ данных, построение сообщества или любой кросс-функциональный бизнес-запрос — даже если они не упоминают «операторов» или «навыки». Всегда активируйте, когда запрос касается управления или улучшения бизнеса, проекта или организации. Направляет запросы соответствующему оператору-руководителю и координирует многоролевые ответы при необходимости.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A complete AI executive team for running, analyzing, or building any c…»
A complete AI executive team for running, analyzing, or building any company, product, startup, creator brand, nonprofit, or initiative. Use this skill whenever the user asks for business strategy, company analysis, launch planning, revenue planning, team structure, marketing, operations, finance, product roadmap, customer success, legal review, UX/design, data analytics, community building, or any cross-functional business request — even if they don't mention "operators" or "skills." Always activate when the request is about running or improving a business, project, or organization. Routes requests to the correct executive operator and coordinates multi-role responses when needed.
Полная команда ИИ-руководителей для управления, анализа или создания любой компании, продукта, стартапа, бренда автора, некоммерческой организации или…
Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 13. 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 50/100
- 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
- 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
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 899 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 690 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.