SKILLEMALL.ai

AC knowledge-ip-factory

Инструмент для полного цикла создания интеллектуальной собственности (ИС) знаний, охватывающий исследование пользователей → структурирование системы знаний → позиционирование и дифференциация → анализ конкурентов → планирование контент-матрицы → разработка структуры курса (четыре уровня: пробный/начальный/продвинутый/мастерский) → планирование путей монетизации. Помогает профессионалам превратить знания в активы, продукты и готовые к поставке решения. Предоставляет шаблоны карт дерева знаний, библиотеку шаблонов позиционирования в одно предложение, шаблоны структуры курса, шаблоны анализа ИС конкурентов, сборник успешных кейсов и другие справочные ресурсы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«知识IP全链路打造工具,覆盖用户调研→知识体系梳理→定位与差异化→竞品分析→内容矩阵规划→课程大纲设计(四层结构:试听/入门/进阶/大师)→…»

知识IP全链路打造工具,覆盖用户调研→知识体系梳理→定位与差异化→竞品分析→内容矩阵规划→课程大纲设计(四层结构:试听/入门/进阶/大师)→变现路径规划。帮专业人士把知识资产化、产品化、可交付。提供知识树图谱模板、定位一句话模板库、课程大纲模板、竞品IP分析模板、成功案例集等参考资源。

ClawHub Agent Skills автор: ShyLamb-token v2.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 813 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для полного цикла создания интеллектуальной собственности (ИС) знаний, охватывающий исследование пользователей → структурирование системы знаний →…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 68
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 813 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 143 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed Chinese-language planning assistant for turning professional expertise into content, courses, and monetization plans.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 июл. 2026 г.