SKILLEMALL.ai

BD competitor-monitor

Активируется, когда пользователь хочет изучить или узнать о конкурентах. Поддерживает два режима: (1) Режим динамического мониторинга — просмотр того, что происходило с конкурентом за последние X дней (триггеры: «Покажи мне, что [компания] делала в последнее время», «Что [компания] делала за последние X дней», «Проследи за [компания]», «Какие новости о [компания] в последнее время»); (2) Режим глубокого анализа — полный анализ конкурента по четырем аспектам: функции продукта, ценообразование, пользователи, социальные сети (триггеры: «Проанализируй [компания]», «Сделай анализ конкурентов для [компания]», «Ситуация с продуктом/ценами/пользователями/соцсетями [компания]», «Изучи [компания]», «Чем занимается [компания]», «Расскажи о [компания]»). Поддерживает одновременный анализ нескольких компаний для сравнения. Конечный результат — структурированный HTML-отчет с визуализацией (в стиле Dashboard, профессиональная цветовая схема), который можно открыть, поделиться или использовать для отчета.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想研究或了解竞争对手时触发此 skill,支持两种模式:(1)动态监控模式——查看竞品最近 X 天发生了什么(触发词:'帮我看看 [公…»

当用户想研究或了解竞争对手时触发此 skill,支持两种模式:(1)动态监控模式——查看竞品最近 X 天发生了什么(触发词:'帮我看看 [公司] 最近在干嘛'、'[公司] 过去 X 天做了什么'、'监控一下 [公司]'、'[公司] 最近有什么新闻');(2)深度分析模式——对竞品做全面分析,覆盖产品功能、定价、用户、社媒四个维度(触发词:'分析一下 [公司]'、'做 [公司] 的竞品分析'、'[公司] 的产品/定价/用户/社媒情况'、'研究一下 [公司]'、'[公司] 是做什么的'、'扒一扒 [公司]')。支持同时分析多家做横向对比。最终产出为结构化 HTML 可视化报告(Dashboard 风格,专业报告配色),可直接打开查看、分享、汇报。

ClawHub Agent Skills автор: KirkRaman v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 522 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Активируется, когда пользователь хочет изучить или узнать о конкурентах.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (competitor-monitor) не совпадает с папкой (jxjyjws-competitor-monitor)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 89
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1522 токенов

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 325 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 89 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed competitor-research helper that uses public web sources to create HTML reports, with privacy and trigger-scope caveats but no hidden or destructive behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.