SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC okr-consulting

Управление, консультирование и оптимизация OKR (Цели и Ключевые Результаты). Используйте при постановке, отслеживании, обзоре, оценке или улучшении OKR. Охватывает философию OKR, распространенные антипаттерны, управление ритмом, оценку, визуализацию, проверки и ретроспективы. Предоставляет подсказки для коучинга, руководство по фасилитации семинаров и шаблоны дизайна дашбордов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Manage, consult on, and optimize OKRs (Objectives and Key Results). Us…»

Manage, consult on, and optimize OKRs (Objectives and Key Results). Use when helping set, track, review, score, or improve OKRs. Covers OKR philosophy, common antipatterns, cadence management, scoring, visualization, check-ins, and retrospectives. Provides coaching prompts, workshop facilitation guidance, and dashboard design patterns.

ClawHub Agent Skills автор: npfaerber v1.0.1 10 файлов тело ≈ 909 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Управление, консультирование и оптимизация OKR (Цели и Ключевые Результаты).

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторОперации и проектытип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security references/workshops.md:74
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      ### Red Team Exercise

    Просканировано файлов: 10. 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 57/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 43
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 909 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 337 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only OKR coaching skill with no code, hidden access, or persistence behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.