SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF deep-search-m

Профессиональный навык для глубоких исследований и генерации отчетов по темам компаний, продуктов, отраслей, рынков и поставщиков ИИ. Использует встроенные в Агента `web_search` + `web_fetch` (API ключ не требуется) с трехэтапным рабочим процессом (подтверждение темы → генерация структуры → вывод отчета), применяя консультационные модели, такие как PESTEL, SWOT, пять сил Портера и бизнес-модель Canvas, для создания отполированных отчетов в формате Markdown + HTML в глубоком синем стиле.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专业深度研究与报告生成技能。支持企业竞争分析、产品竞争分析、行业分析、市场规模/竞争格局、AI大模型厂商、AI工具学习指南等领域。基于 Ag…»

专业深度研究与报告生成技能。支持企业竞争分析、产品竞争分析、行业分析、市场规模/竞争格局、AI大模型厂商、AI工具学习指南等领域。基于 Agent 内置 `web_search` + `web_fetch`（无需 API key），三阶段工作流（主题确认→框架生成→报告输出），运用PESTEL、SWOT、波特五力、商业模式画布等经典咨询研究模型，输出精美的深蓝色政务风格 HTML 与 Markdown 双格式咨询级报告。 English: A professional deep-research and report-generation skill for company/product/industry/market/AI-vendor topics. Uses the Agent built-in `web_search` + `web_fetch` (no API key) with a three-stage workflow (topic confirmation → framework generation → report output), applying consulting models like PESTEL, SWOT, Porter's Five Forces, and Business Model Canvas to produce polished Markdown + deep-blue HTML consulting reports.

ClawHub Agent Skills автор: muqi98-michael v1.0.0 MIT-0 80 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 104 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Профессиональный навык для глубоких исследований и генерации отчетов по темам компаний, продуктов, отраслей, рынков и поставщиков ИИ.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/domains/*.md, references/models/*.md, assets/templates/*.html

ИнтеграцияДанные и аналитикаИИ и агентытип 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
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/domains/*.md, references/models/*.md, assets/templates/*.html
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/domains/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/models/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/templates/*.html
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/models/strategic/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/models/market/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/models/competitive/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/models/consumer/*.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/models/financial/*.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/domains/*.md, references/models/*.md, assets/templates/*.html
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 8 файла(ов): references/domains/*.md, references/models/*.md, assets/templates/*.html
  • 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 (deep-search-m) не совпадает с папкой (deep-search-mpro)
  • 100Шаги. Шагов: 103
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2104 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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
  • -33 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 645 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 103 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mainly a research/report generator, but its bundled guidance expands into undeclared local skills, shell workflows, and automatic execution patterns that users should review before installing.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.