SKILLEMALL.ai

AC cognitive-comm-advisor

Консультант по стратегии коммуникации, сотрудничества и переговоров, использующий юнгианские когнитивные функции. Используйте, когда: готовитесь к рабочему разговору, составляете электронное письмо/сообщение конкретному лицу, готовите тезисы для сложной встречи, ищете совета о том, как подойти/представить/убедить кого-то, справляетесь с трудной обратной связью или разногласиями, ведете переговоры о scope/ресурсах/приоритетах, планируете согласование с заинтересованными сторонами или улучшаете динамику сотрудничества с конкретным человеком. Принимает ввод в сокращенной форме MBTI или стеке когнитивных функций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Communication, collaboration, and negotiation strategy advisor using J…»

Communication, collaboration, and negotiation strategy advisor using Jungian cognitive functions. Use when: preparing for a workplace conversation, drafting an email/message to a specific person, preparing talking points for a difficult meeting, seeking advice on how to approach/pitch/persuade someone, navigating difficult feedback or disagreements, negotiating scope/resources/priorities, planning stakeholder alignment, or improving collaboration dynamics with a specific person. Accepts MBTI shorthand or cognitive function stack as input.

ClawHub Agent Skills автор: novac42code v2.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 1 142 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Консультант по стратегии коммуникации, сотрудничества и переговоров, использующий юнгианские когнитивные функции.

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураПродажи и CRMИнфраструктураОперации и проектытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 8. 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 58/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 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
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 6
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1142 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 544 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (6 из 6)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only workplace communication coaching skill with disclosed personality-style heuristics and no executable, credential, network, or persistence behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.