SKILLEMALL.ai

AD realestate-strategy

Профессиональный навык позиционирования и разработки концепции для объектов недвижимости на ранних стадиях. Охватывает оценку нового проекта, отчет об анализе конкурентов, план позиционирования продукта, проверку рисков перед инвестированием, отчет об исследовании клиентов. Условия активации: пользователь упоминает ключевые слова, такие как "позиционирование продукта и концепция", "анализ конкурентов", "оценка земли", "позиционирование продукта", "риски перед инвестированием", или когда пользователь предоставляет название проекта + город.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«地产项目前期产策定位专业技能。覆盖新项目立项研判、竞品分析报告、产品定位方案、投前风险排查、客户研究报告。 触发条件:用户提及"产策定位""…»

地产项目前期产策定位专业技能。覆盖新项目立项研判、竞品分析报告、产品定位方案、投前风险排查、客户研究报告。 触发条件:用户提及"产策定位""竞品分析""土地研判""产品定位""投前风险"等关键词,或用户提供项目名称+城市时激活。

ClawHub Agent Skills автор: Jiang Yong Luo v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 537 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Профессиональный навык позиционирования и разработки концепции для объектов недвижимости на ранних стадиях.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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: 8. 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 41/100

  • 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 (realestate-strategy) не совпадает с папкой (real-estate-strategy)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 537 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 114: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This real-estate strategy skill is mostly coherent, but it needs review because it proactively searches the web with potentially sensitive project context and writes reports to a hard-coded local path with weak filename controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.