SKILLEMALL.ai

AC plan-as-consultant

Планируйте исследование бизнеса так, как это сделал бы профессиональный консультант — выбирая правильную аналитическую структуру (JTBD, KANO, STP, GE-McKinsey и т. д.), разрабатывая метод исследования и определяя конкретный действенный результат. Используйте этот навык, когда у кого-то есть бизнес-вопрос для исследования: решения по продукту, понимание пользователей, анализ рынка, ценовая стратегия, позиционирование бренда, приоритезация функций или конкурентная стратегия. Триггеры на фразы вроде 'как мне это исследовать', 'помогите спланировать исследование', 'какую структуру мне использовать', 'мне нужно понять своих пользователей или рынок' или любой запрос на структурирование бизнес-исследования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan a business research study the way a professional consultant would…»

Plan a business research study the way a professional consultant would — selecting the right analytical framework (JTBD, KANO, STP, GE-McKinsey, etc.), designing the research method, and defining a specific actionable output. Use this skill when someone has a business question to research: product decisions, user understanding, market analysis, pricing strategy, brand positioning, feature prioritization, or competitive strategy. Triggers on phrases like 'how do I research this', 'help me plan a study', 'what framework should I use', 'I need to understand my users or market', or any request to structure business research.

ClawHub Agent Skills автор: owenrao v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 167 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планируйте исследование бизнеса так, как это сделал бы профессиональный консультант — выбирая правильную аналитическую структуру (JTBD, KANO, STP, GE-McKinsey…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингИнфраструктураТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 2. 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 63/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2167 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 628 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only planning skill for business research, with no code execution, credentials, persistence, or hidden data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.