SKILLEMALL.ai

BC aliway

Стиль написания стратегических документов в стиле Alibaba skill v1.0.1. Повышает уровень любого технического документа/плана/стратегии до уровня стратегического повествования Alibaba P10 — не просто добавляет ярлыки Alibaba, а перестраивает содержание на уровне мышления. Поддерживает различные структуры документов (стратегическое суждение, мобилизация организации, анализ и рефлексия, проповедь видения), избегая шаблонности. Встроенная библиотека материалов Alibaba на 102 типа. Сценарии запуска: когда пользователь просит написать документ в "стиле Alibaba", "стиле Alibaba", "стратегия P10", "точка зрения CTO" или упоминает ключевые слова, такие как "видеть себя, видеть мир, видеть всех", "миссия и видение", "конечное мышление", "верхнеуровневый дизайн". Также применим для повышения уровня технических планов до документов стратегического суждения, планов продуктов до документов организационной миссии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«阿里味战略文档写作风格 skill v1.0.1。将任何技术文档/方案/规划升维为阿里 P10 级战略叙事——不是贴阿里黑话标签,是从思维方…»

阿里味战略文档写作风格 skill v1.0.1。将任何技术文档/方案/规划升维为阿里 P10 级战略叙事——不是贴阿里黑话标签,是从思维方式层面重构内容。支持多种文档框架(战略判断型、组织动员型、复盘反思型、愿景布道型),避免千篇一律。内置阿里土话 102 式素材库。触发场景:用户要求用'阿里味'、'阿里风格'、'P10战略'、'CTO视角'写文档,或提到'见自己见天地见众生'、'使命愿景'、'终局思维'、'顶层设计'等关键词时激活。也适用于将技术方案升维为战略判断文档、将产品规划升维为组织使命文档的场景。

ClawHub Agent Skills автор: sun fang v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 616 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 31 ч назад

Стиль написания стратегических документов в стиле Alibaba skill v1.0.1. Повышает уровень любого технического документа/плана/стратегии до уровня…

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
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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: 0. 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: 97
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1616 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 257 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 97 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a writing-style guide that only steers document tone and structure, with no code, data access, persistence, or hidden behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.