SKILLEMALL.ai

AB game-design-prototype-intent-audit

Проанализируйте игровую функцию, концепцию системы, план прототипа или предложение по предпроизводству, чтобы определить, предназначен ли прототип для продажи идеи или для выявления неизвестных, и соответствует ли объем прототипа этому намерению. Используйте, когда команды не уверены, почему они создают прототип, когда прототип рискует стать замаскированным демо, или когда драгоценное время на прототипирование может быть потрачено на демонстрацию известных сильных сторон вместо проверки реальных неопределенностей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a game feature, system concept, prototype plan, or preproduction…»

Audit a game feature, system concept, prototype plan, or preproduction proposal to determine whether the prototype is meant to sell the idea or reveal unknowns, and whether the prototype scope matches that intent. Use when teams are unclear about why they are prototyping, when a prototype risks becoming a demo in disguise, or when precious prototype time may be spent proving known strengths instead of testing real uncertainties.

ClawHub Agent Skills автор: Stanislav Stankovic v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 919 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проанализируйте игровую функцию, концепцию системы, план прототипа или предложение по предпроизводству, чтобы определить, предназначен ли прототип для продажи…

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 5. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 919 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a low-risk guidance-only skill for auditing game prototype intent, with no code execution, installs, credentials, persistence, or external data handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.