SKILLEMALL.ai

AC zero-to-launch

Помогает независимым разработчикам и предпринимателям перейти от «Я вроде хочу что-то сделать» к «Я знаю, что делать, для кого и как это проверить». Используется, когда пользователь делится идеей продукта, хочет запустить побочный проект, готовится к запуску стартапа или имеет смутное продуктовое чутье. В отличие от традиционных PM-инструментов, этот Skill использует поиск в ширину + визуализированную карту состояний, чтобы пользователь всегда видел общую картину и мог самостоятельно выбирать направление исследования, а не пассивно отвечать на вопросы. В итоге выдает полный пакет «От 0 до Launch»: портрет пользователя, анализ конкурентов, объем рынка, план проверки, определение MVP, эскиз прототипа.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«帮独立开发者和创业者从"我好像想做点什么"到"我知道该做什么、做给谁、怎么验证"。 当用户分享产品想法、想做 side project、准备…»

帮独立开发者和创业者从"我好像想做点什么"到"我知道该做什么、做给谁、怎么验证"。 当用户分享产品想法、想做 side project、准备创业、或有模糊的产品直觉时使用。 与传统 PM 工具不同,这个 Skill 采用广度优先探索 + 可视化状态图, 让用户始终掌握全局,自主选择探索方向,而不是被动回答问题。 最终输出完整的"从 0 到 Launch"包:用户画像、竞品分析、市场规模、验证方案、MVP 定义、原型草图。

ClawHub Agent Skills автор: viliawang-pm v3.0.6 MIT-0 36 файлов тело ≈ 5 755 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Помогает независимым разработчикам и предпринимателям перейти от «Я вроде хочу что-то сделать» к «Я знаю, что делать, для кого и как это проверить».

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 36. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5755 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 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
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5755 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 79
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 212 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 79 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The main skill is a product-planning coach, but the package also includes unrelated WeChat publishing tools with account credentials and write access to a third-party platform.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.