CC market-scout
Рабочий процесс исследования рынка и проверки коммерческой жизнеспособности (Market Scout, v5.0.0). Полный цикл: Find (поиск) → Validate (проверка спроса) → Evaluate (оценка проекта) → Blueprint (преобразование возможности в проект) → Monetize (коммерциализация и привлечение клиентов). Используйте, когда пользователь хочет заняться подработкой с помощью ИИ, найти рыночный спрос, выявить болевые точки, проанализировать скрытые бизнес-возможности в видео/комментариях/постах, определить, "можно ли решить проблему/инструмент с помощью ИИ", "принесет ли это деньги, стоит ли этим заниматься", проверить реальность спроса, оценить осуществимость проекта и общий рейтинг возможностей, преобразовать возможность в MVP/проектное решение, разработать бизнес-модель/ценообразование/привлечение клиентов/первую партию клиентов, найти конкурентов, провести исследование рынка, получить первый заказ/первые деньги, монетизировать ИИ-возможности, проверить стартап-идеи, или упоминает "помоги мне найти рынок" "проанализируй это видео/комментарии" "я нашел проблему" "это можно сделать с помощью ИИ" "это принесет деньги" "стоит ли этим заниматься" "действительно ли есть спрос" "оцени этот проект" "сделай из этого продукт/MVP" "как установить цену/ценообразование" "как найти клиентов/первых клиентов" "как разработать бизнес-модель" "помоги мне получить первый заказ" "копай глубже" "ищи похожие потребности/конкурентов" "сделай отчет о возможностях/Opportunity Report". Основные принципы: Search First (приоритет поиска в реальном времени, а не памяти модели), никогда не выдумывать пользователей, цены и данные; использовать цепочку доказательств (Evidence Chain) из v1.1, поиск по трем категориям: Problem/Solution/Payment, три режима: Quick/Research/Execution, машина состояний доставки Opportunity (HYPOTHESIS→…→PRODUCTIZED) и привязка к доказательствам для оценки; v2.0 добавляет проверку спроса (Demand Validation: болевые точки/целевые пользователи/интенсивность спроса/текущие решения/причины оплаты/достоверность доказательств), оценку проекта (Project Evaluation: рыночный потенциал/конкуренция/дифференциация/реализуемость с помощью ИИ/сложность разработки/личная адаптация/риски, взвешенная комплексная оценка возможностей 0-100, три уровня решения: стоит делать GO / рекомендуется сначала проверить VALIDATE FIRST / не рекомендуется NO-GO), план проекта (Project Blueprint: форма продукта/ключевые пользователи/ключевые функции/MVP/техническое направление/минимальная проверка/дифференцированный подход), коммерциализация и выход на рынок (Monetization & GTM: целевые клиенты/предложение/бизнес-модель/ценообразование/первые клиенты/каналы/путь GTM/проверка без продукта, модульный дизайн, резервирование данных для отдельного продукта, в настоящее время не разрабатывается оплата подписки), окончательный вывод: Opportunity Report/Opportunity Card с выводом в начале. Уровни доказательств A/B/C, названия состояний доставки и названия этапов конвейера V2 независимы друг от друга и не используют общий код. v3.0 добавляет уровень принятия решений: три состояния доказательств Evidence/Inference/Unknown, 7-мерная оценка возможностей 0-100 (спрос/болевые точки/пространство для входа конкурентов/монетизация/разработка/привлечение клиентов/преимущества ИИ, взвешенная и пересчитываемая), три уровня принятия решений по возможностям (рекомендуется продолжать RECOMMENDED / есть возможность, но сначала нужно проверить POTENTIAL / не рекомендуется вкладывать средства NOT_RECOMMENDED), девять полей MVP Blueprint и динамически генерируемый план действий в зависимости от типа возможности; при словах пользователя "оцени" "стоит ли делать" "помоги принять решение" "оценка возможностей" "что делать в первой версии" "MVP" "что делать дальше" "что делать сегодня" переходит на уровень принятия решений V3. v3.1 добавляет пятиуровневое усиление: подсигналы Rubric с пятью уровнями детализации оценки, уверенность в принятии решений Confidence (отдельно от оценки, правила пересчитываются), жесткие барьеры Hard Gates (Hard Gate / Score Ceiling / Red Flag три уровня), охват доказательств Evidence Coverage (шесть измерений + ключевые пробелы), план действий, основанный на доказательствах (наследует поля доказательств, Fallback конкретизируется); делает суждения более воспроизводимыми, надежными и менее подверженными самообману. v4.0 добавляет Validation Engine (движок проверки): проектирует минимальные затраты на проверку, начиная с наибольшего неизвестного (Validation Plan / Experiment / Success·Failure Criteria / Decision Rule), считывает реальные результаты проверки (Observed/Inference/Unknown с градацией), пересчитывает Score / Confidence / Coverage / Decision в соответствии с правилами, формируя цикл "суждение → проверка → чтение результата → повторное суждение" (Validate before Build); при словах пользователя "помоги проверить" "проверь эту идею" "разработай эксперимент для проверки" "я проверил N человек, результат..." "верни результаты проверки" "переоцени" переходит на V4 Validation.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«市场侦察与商业验证工作流(Market Scout,v5.0.0)。完整链路 Find 发现 → Validate 需求验证 → Evalu…»
市场侦察与商业验证工作流(Market Scout,v5.0.0)。完整链路 Find 发现 → Validate 需求验证 → Evaluate 项目评估 → Blueprint 机会转项目 → Monetize 商业化与获客(Find → Validate → Evaluate → Monetize)。当用户想做 AI 赚钱副业、找市场需求、发现痛点、分析视频/评论区/帖子隐含商机、判断"某问题/工具能不能用 AI 解决""这件事能不能赚钱、值不值得做"、验证需求是否真实、评估项目可行性与综合机会评分、把机会转成 MVP/项目方案、设计商业模式/定价/获客/第一批客户、寻找竞争对手、做市场调研、拿第一单/第一笔钱、把 AI 能力变现、验证创业点子,或提到"帮我找市场""分析这个视频/评论区""我发现一个问题""这个能不能用 AI""这个能不能赚钱""值不值得做""需求是不是真的""评估一下这个项目""帮我做成产品/MVP""怎么收费/定价""怎么找客户/第一批用户""商业模式怎么设计""帮我拿第一单""继续深挖""寻找类似需求/竞争对手""出一份机会报告/Opportunity Report"时使用。核心原则 Search First(优先实时搜索而非模型记忆),绝不虚构用户、价格与数据;沿用 v1.1 的 Evidence Chain 证据链、Problem/Solution/Payment 三类搜索、Quick/Research/Execution 三模式、Opportunity 交付状态机(HYPOTHESIS→…→PRODUCTIZED)与证据绑定评分;v2.0 新增 Demand Validation 需求验证(痛点/目标用户/需求强度/当前方案/付费理由/证据可信度)、Project Evaluation 项目评估(市场潜力/竞争/差异化/AI 可实现度/开发难度/个人适配/风险,加权综合机会评分 0-100,结论三档:值得做 GO/建议验证后再做 VALIDATE FIRST/不建议做 NO-GO)、Project Blueprint 机会转项目(产品形态/核心用户/核心功能/MVP/技术方向/最小验证/差异化切入点)、Monetization & GTM 商业化获客(Target Customer/Offer/Business Model/Pricing/首批客户/渠道/GTM 路径/无产品验证,模块化设计、预留独立成产品的数据契约,当前不开发支付订阅会员),最终输出结论先行的 Opportunity Report/Opportunity Card。证据等级 A/B/C、交付状态名、V2 流水线阶段名三者相互独立,不共用代码。v3.0 新增决策层:证据三态 Evidence/Inference/Unknown、7 维机会评分 0-100(需求/痛点/竞争切入空间/变现/开发/获客/AI 优势,加权可复算)、三档机会决策(值得继续做 RECOMMENDED / 有机会但需先验证 POTENTIAL / 不建议投入 NOT_RECOMMENDED)、MVP Blueprint 九字段与按机会类型动态生成的 Action Plan;当用户说"打个分""值不值得做""帮我决策""机会评分""第一版做什么""MVP""下一步做什么""今天做什么"时进入 V3 决策层。v3.1 新增五层强化:子信号 Rubric 五档评分细则、决策置信度 Confidence(与评分分离,规则可复算)、硬门槛 Hard Gates(Hard Gate / Score Ceiling / Red Flag 三层)、证据覆盖度 Evidence Coverage(六维+关键缺口)、证据驱动行动计划(继承证据字段,Fallback 具体化);让判断更可复现、更可信、更难自我欺骗。v4.0 新增 Validation Engine 验证引擎:从最大未知开始设计最低成本验证(Validation Plan / Experiment / Success·Failure Criteria / Decision Rule),读取真实验证结果(Observed/Inference/Unknown 分级),按规则重新计算 Score / Confidence / Coverage / Decision,形成"判断→验证→读结果→重新判断"的闭环(Validate before Build);当用户说"帮我验证""验证一下这个想法""设计验证实验""我验证了 N 个人,结果…""把验证结果交回""重新评估"时进入 V4 Validation。
Рабочий процесс исследования рынка и проверки коммерческой жизнеспособности (Market Scout, v5.0.0). Полный цикл: Find (поиск) → Validate (проверка спроса) →…
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Сократите description до 1024 символов.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 79. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- ошибка
description-longdescription 1942 символов, лимит 1024 - предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit map keys need to be followed by map values at line 3, column 1: description: 市场侦察与商业验证工作流(Market Scout,v5.0.0)。完整链路 Find 发现 → Validate 需求验证 → E… v5.0.0 升级 Orchestrator 能力层:Main Skill 总控(State Detection + Routing + Workflow C… ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7323 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
description-budgetdescription занимает 1942 из общего бюджета ~15000 символов на все скиллы
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7323 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 175
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 22. 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)
- +3Длина description 1942: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 22 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 42 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 175 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (23 из 23)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 31.