SKILLEMALL.ai

AD user-need-miner

Анализ потребностей пользователей и построение профилей: извлечение реальных потребностей из интервью с пользователями/социальных сетей/отзывов, создание структурированных профилей и списков потребностей. Активируйте, когда пользователь запрашивает анализ потребностей пользователей, профили пользователей, анализ потребностей, исследование пользователей, анализ болевых точек.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«用户需求挖掘与画像构建:从用户访谈/社交媒体/评论中提取真实需求,生成结构化画像与需求清单。Invoke when user asks 用户…»

用户需求挖掘与画像构建:从用户访谈/社交媒体/评论中提取真实需求,生成结构化画像与需求清单。Invoke when user asks 用户需求、用户画像、需求分析、用户调研、痛点分析.

ClawHub Agent Skills автор: Shi Yan (施言) v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 246 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ потребностей пользователей и построение профилей: извлечение реальных потребностей из интервью с пользователями/социальных сетей/отзывов, создание…

Как процесс D 41/100 · 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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

    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 41/100

    • 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 (user-need-miner) не совпадает с папкой (03-user-need-miner)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 21
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 246 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)
    • +3Длина description 93: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward Chinese-language user-research helper, with its main caveat being that it may use web search to gather public user comments when the user has not provided source data.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 авг. 2026 г.