SKILLEMALL.ai

AB nonprofit_rbm_logic_model

Разрабатывайте для некоммерческих организаций готовые для доноров логические модели RBM, теорию изменений, логические рамки, концептуальные записки, письма о намерениях, полные разделы предложений, индикаторы MEAL, трекеры пробелов в доказательствах, обзоры соответствия донорам, матрицы рисков и мер предосторожности, резюме логики бюджета и обоснованные решения о продолжении / условном продолжении / отказе от подачи. Используйте для написания грантов, разработки предложений для некоммерческих организаций, управления на основе результатов, мониторинга и оценки, путей воздействия, результатов, выходных данных, допущений, индикаторов, базовых уровней, целей, планов проверки и готовности к подаче.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build donor-ready nonprofit RBM logic models, theory of change, logfra…»

Build donor-ready nonprofit RBM logic models, theory of change, logframes, concept notes, LOIs, full proposal sections, MEAL indicators, evidence-gap trackers, donor-fit reviews, risk and safeguarding matrices, budget logic summaries, and defensible Go / Conditional Go / No-Go submission decisions. Use for grant writing, nonprofit proposal design, results-based management, monitoring and evaluation, impact pathways, outcomes, outputs, assumptions, indicators, baselines, targets, verification plans, and submission readiness.

ClawHub Agent Skills автор: Vasiliy v1.1.3 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 862 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Разрабатывайте для некоммерческих организаций готовые для доноров логические модели RBM, теорию изменений, логические рамки, концептуальные записки, письма о…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Согласованность вес 8
40
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

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (nonprofit_rbm_logic_model) не совпадает с папкой (nonprofit-rbm-logic-model)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 228, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 19, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3862 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 24. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 42 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 228 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only nonprofit grant and logic-model drafting skill with no code, credentials, or hidden system access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 27 мая 2026 г.