SKILLEMALL.ai

BD Jobs-System

Рабочий процесс анализа решений в стиле Джобса (демо-версия сообщества). Активируется, когда пользователю нужно проанализировать трек/возможность для стартапа, определить продукт, выбрать стратегию, сократить требования, позиционировать конкурентов, понять пользователя, оценить технологическое окно или разбить проблему с помощью «взгляда Джобса/соединения точек». Трехуровневая система рассуждений (понимание намерения + допрос + ответ + дистилляция голоса) выдает структурированное решение с цепочкой доказательств, маркером определенности и маршрутизацией по типу домена. Предупреждение ⚠️ в опасных доменах B/I слоя — не копируйте суждения. Маркер «рассуждение фреймворка, не моя позиция» для доменов, не охваченных ИИ/облаком/соцсетями. Не загружается для нетриггерных запросов (болтовня, чистый поиск информации, чистая реализация кода).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«乔布斯式决策分析工作流(社区演示版)。当用户需要分析赛道/创业机会、做产品定义、战略取舍、砍需求做减法、竞品定位、用户洞察、技术窗口判断,或…»

乔布斯式决策分析工作流(社区演示版)。当用户需要分析赛道/创业机会、做产品定义、战略取舍、砍需求做减法、竞品定位、用户洞察、技术窗口判断,或用「乔布斯视角/连点成线」拆解问题时启用。三层推理框架(理解意图+拷问+答案+Voice 蒸馏)产出带证据链、确定性标记与域类型路由的结构化决策;B 端/I 层危险域标⚠️翻车不模仿其判断,AI/云/社媒等未及域标「框架推演·非本人立场」。非触发(闲聊、纯信息检索、纯代码实现)不加载。

ClawHub Agent Skills автор: Sabre v1.0.0 MIT-0 10 файлов тело ≈ 2 289 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Рабочий процесс анализа решений в стиле Джобса (демо-версия сообщества).

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Jobs-System) не совпадает с папкой (jobs-system-community)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 92
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2289 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 213 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is mainly a local decision-analysis skill, but it includes under-disclosed local persistence and optional user-profile management commands that users should review before installing.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.