SKILLEMALL.ai

BC business-model-learner

Интеллектуальный помощник для изучения и анализа бизнес-моделей. Помогает пользователям глубоко понимать, анализировать и проектировать бизнес-модели. Применимо для: (1) Изучения классических примеров бизнес-моделей (например, модель подписки, экономика платформы, модель длинного хвоста и т. д.) (2) Анализа канвы бизнес-модели компании (3) Проектирования новых бизнес-моделей (4) Инноваций и итераций бизнес-моделей (5) Оценки жизнеспособности бизнес-моделей. Ключевые слова: бизнес-модель, модель монетизации, монетизация, канва бизнеса, канва бизнес-модели, инновации бизнес-модели, анализ бизнес-модели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«商业模式学习与分析智能体。帮助用户深入理解、分析和设计商业模式。适用于:(1) 学习经典商业模式案例(如订阅制、平台经济、长尾模式等)(2)…»

商业模式学习与分析智能体。帮助用户深入理解、分析和设计商业模式。适用于:(1) 学习经典商业模式案例(如订阅制、平台经济、长尾模式等)(2) 分析企业商业模式画布 (3) 设计新商业模式 (4) 商业模式创新与迭代 (5) 商业模式可行性评估。触发词:商业模式、盈利模式、变现、商业画布、商业模式画布、商业模式创新、商业模式分析。

ClawHub Agent Skills автор: smallKeyboy v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 561 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Интеллектуальный помощник для изучения и анализа бизнес-моделей.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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: 6. 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 51/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 561 токенов

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
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a focused Chinese-language business model analysis skill with a simple canvas formatter, and no hidden or unsafe behavior was found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.