SKILLEMALL.ai

AC ljh-dingwei

Генератор одностраничного документа по позиционированию нового продукта. Предоставьте материалы о продукте и получите шестиколоночный лист позиционирования с квадрантом ценности и проверками. Триггер: /ljh-dingwei, "напиши позиционирование продукта", "заполни одностраничный документ по позиционированию", "помоги мне определить этот новый продукт" Не запускайте автоматически для общих сценариев позиционирования, таких как позиционирование корпоративной стратегии или позиционирование бренда города.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«新品定位一页纸生成器。喂产品资料,产出六栏定位一页纸:定位一句话、价值四象限、必要项与差异项、竞争差异、翻译成内容、双重校验。 触发方式:/…»

新品定位一页纸生成器。喂产品资料,产出六栏定位一页纸:定位一句话、价值四象限、必要项与差异项、竞争差异、翻译成内容、双重校验。 触发方式:/ljh-dingwei、「帮我写一份产品定位」「这个新品怎么定位」「填一下定位一页纸」「这个品的心智句怎么收」 New-product positioning one-pager generator. Feed in product materials and get a filled six-column positioning sheet with a value quadrant and validation checks. Trigger: /ljh-dingwei, "write a product positioning", "fill the positioning one-pager", "help me define this new product" 企业战略定位、城市品牌定位这类通用定位场景,不要自动触发。

ClawHub Agent Skills автор: HandsoMeng v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 611 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Генератор одностраничного документа по позиционированию нового продукта.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1611 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 15. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 439 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 22 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is a mostly coherent product-positioning helper, but it automatically creates local state and can read or write brand archive files containing sensitive business information.
    LLM: suspicious (medium) · 6 авг. 2026 г.