SKILLEMALL.ai

AC product-hunt-launch

Когда пользователь хочет запуститься на Product Hunt, подготовьте публикацию для Product Hunt или спланируйте запуск на Product Hunt. Также используйте, когда пользователь упоминает «Product Hunt», «запуск на Product Hunt», «PH launch», «Product Hunt submission», «hunter», «Product of the Day», «upvotes» или «Product Hunt first comment».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to launch on Product Hunt, prepare a Product Hunt…»

When the user wants to launch on Product Hunt, prepare a Product Hunt submission, or plan a Product Hunt launch. Also use when the user mentions "Product Hunt," "launch on Product Hunt," "PH launch," "Product Hunt submission," "hunter," "Product of the Day," "upvotes," or "Product Hunt first comment."

ClawHub Agent Skills автор: Kostja Zhang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 936 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Когда пользователь хочет запуститься на Product Hunt, подготовьте публикацию для Product Hunt или спланируйте запуск на Product Hunt.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность

ПроцедураМаркетингМедиа и видеоДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (product-hunt-launch) не совпадает с папкой (product-hunt-launch-channels)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 936 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 8 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 302 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a simple Product Hunt launch-planning skill with no code execution, persistence, or hidden data movement.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 сент. 2026 г.