SKILLEMALL.ai

AD prd-review-design

Автоматически проверяет логическую точность и полноту документации по требованиям к коммерческим продуктам, извлекает ключевые моменты дизайна интерфейса/функций/коммерциализации и разделяет их по приоритетам (высокий-средний-низкий), выдает стандартизированный документ, удобный для дизайнера; используется, когда пользователю необходимо проверить PRD, уточнить ключевые моменты дизайна, разделить приоритеты дизайна или быстро взаимодействовать с разработкой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«自动化审查商业化产品需求文档的逻辑准确性与闭环性,提取界面/功能/商业化设计要点并划分高-中-低优先级,输出设计师友好的标准化梳理文档;当用…»

自动化审查商业化产品需求文档的逻辑准确性与闭环性,提取界面/功能/商业化设计要点并划分高-中-低优先级,输出设计师友好的标准化梳理文档;当用户需要审查PRD、梳理设计要点、划分设计优先级或快速对接开发时使用

ClawHub Agent Skills автор: Hollis0220 v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 780 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматически проверяет логическую точность и полноту документации по требованиям к коммерческим продуктам, извлекает ключевые моменты дизайна…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (prd-review-design) не совпадает с папкой (prd-review)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 780 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 103: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally parses user-provided PRD documents to help review requirements and does not show hidden network access, persistence, credential use, or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.