SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC review-analyzer

Извлекайте паттерны настроений, повторяющиеся проблемы и запросы на новые функции из отзывов клиентов для приоритизации исправлений продуктов и улучшений копирайтинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract sentiment patterns, repeated pain points, and feature requests…»

Extract sentiment patterns, repeated pain points, and feature requests from customer reviews to prioritize product fixes and copy improvements.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 171 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Извлекайте паттерны настроений, повторяющиеся проблемы и запросы на новые функции из отзывов клиентов для приоритизации исправлений продуктов и улучшений…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Сокрытие от пользователя en-hide-from-user references/sentiment-coding-guide.md:61
    Инструкция скрыть действия от пользователя (с отрицанием — текст это запрещает)
    Flag, quantify, exclude from sentiment math, and report separately — do not silently delete.
    с отрицанием

Просканировано файлов: 6. 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 62/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 30
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3171 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a plain-text review-analysis playbook with no executable code, hidden behavior, or unusual permissions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 20 июн. 2026 г.