SKILLEMALL.ai

BF moat-finder

Выступайте в роли стратегического консультанта для анализа компаний и выявления конкурентных преимуществ с использованием фреймворка «5 факторов + 4 отношения» Сяо Цзина (肖璟) из его книги «Как быстро понять отрасль» («《如何快速了解一个行业》»). Используйте этот навык, когда вас просят оценить защищенность компании. Строго придерживайтесь границ категорий — никакой интерпретации между категориями.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Act as a strategic consultant to analyze companies and identify compet…»

Act as a strategic consultant to analyze companies and identify competitive moats using Xiao Jing(肖璟)'s "5 Factors + 4 Relations" framework in his book How to Quickly Understand an Industry (《如何快速了解一个行业》). Use this skill when asked to evaluate a company's defensibility. Strictly adhere to category boundaries - no cross-category interpretation.

ClawHub Agent Skills автор: raphaelxiao v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 937 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Выступайте в роли стратегического консультанта для анализа компаний и выявления конкурентных преимуществ с использованием фреймворка «5 факторов + 4…

Как процесс F 41/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/01_factors_detailed.md, references/02_relations_detailed.md

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
41/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/01_factors_detailed.md, references/02_relations_detailed.md
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. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/01_factors_detailed.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/02_relations_detailed.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/01_factors_detailed.md, references/02_relations_detailed.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): references/01_factors_detailed.md, references/02_relations_detailed.md
  • 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
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Шаги. Шагов: 8
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 937 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a business-analysis prompt pack for evaluating company moats and does not show code execution, credential access, persistence, or hidden data handling.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.