AB web3-b2b-positioning
Экспертная система для позиционирования продуктов и услуг Web3, блокчейна и крипто-нативных продуктов для корпоративных (B2B) покупателей. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователю нужно объяснить продукт Web3 традиционным компаниям, разработать сообщения для сервиса безопасности блокчейна, создать питч-дек или одностраничный документ для корпоративных клиентов, перевести технические функции Web3 в бизнес-ценность или создать маркетинговые материалы для протокола, ориентированного на институциональных покупателей. Также активируется для фраз, таких как "enterprise pitch", "B2B messaging for crypto", "positioning for traditional companies", "explain blockchain to enterprises", "security product messaging", "institutional buyers", "how to pitch Web3 to brands", "corporate Web3 adoption", "crypto company sales materials", или любой задачи, которая связывает продукты Web3 с традиционными бизнес-покупателями, командами по соответствию требованиям или корпоративными лицами, принимающими решения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert system for positioning Web3, blockchain, and crypto-native prod…»
Expert system for positioning Web3, blockchain, and crypto-native products and services for enterprise (B2B) buyers. Use this skill whenever the user needs to explain a Web3 product to traditional companies, develop messaging for a blockchain security service, build a pitch deck or one-pager for enterprise clients, translate technical Web3 features into business value, or create sales collateral for a protocol targeting institutional buyers. Also trigger for phrases like "enterprise pitch", "B2B messaging for crypto", "positioning for traditional companies", "explain blockchain to enterprises", "security product messaging", "institutional buyers", "how to pitch Web3 to brands", "corporate Web3 adoption", "crypto company sales materials", or any task that bridges Web3 products with traditional business buyers, compliance teams, or enterprise decision-makers.
Экспертная система для позиционирования продуктов и услуг Web3, блокчейна и крипто-нативных продуктов для корпоративных (B2B) покупателей.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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-securitySKILL.md:211Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (в кавычках — упоминание, а не команда)> Response: "That's exactly who we want in the conversation. We have a technical package specifically for security teams that covers [architecture, audit reports, penetration testing results]. Most IT
в кавычках
Просканировано файлов: 3. 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 66/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3737 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 869: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.