SKILLEMALL.ai

BC openclaw-office-hours

Консультация по продукту в стиле YC Office Hours, которая переформулирует определение проблемы перед написанием кода. Использует режимы Startup/Builder для выявления истинного спроса, минимальной точки входа, метрик и рисков, чтобы избежать слепой разработки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«YC Office Hours-style product consultation that reframes problem defin…»

YC Office Hours-style product consultation that reframes problem definition before coding. Uses Startup/Builder modes to reveal demand truth, minimal entry point, metrics, and risk insights to avoid blind development. 中文:YC Office Hours 风格的产品前置咨询,在写代码前重构问题定义。通过 Startup / Builder 模式给出问题真相、最小切入、指标与风险洞察,避免盲目开发。 日本語:YC Office Hours形式の事前思考支援。コーディング前に問題定義を再構築し、Startup/Builderモードでユーザー・最小実行単位・観察可能性を整理。 한국어:코딩 전에 문제 정의를 재구성하는 Office Hours 스타일 컨설턴트. Startup/Builder 모드로 사용자 진실, 최소 실행 포인트, 지표와 위험 통찰을 도출해 판단 품질을 높입니다. Español:Replantea el problema antes de codificar con estilo Office Hours (Startup/Builder). Extrae verdad del problema, usuario objetivo, punto de entrada mínimo y señales para reducir producto sin validación.

ClawHub Agent Skills автор: X-RayLuan v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 958 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Консультация по продукту в стиле YC Office Hours, которая переформулирует определение проблемы перед написанием кода.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникРазработкаИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
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: 2. 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 55/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 958 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 720 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 24 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a purpose-aligned, instruction-only workflow that reads repository context and writes a design document, with no evidence of hidden code, exfiltration, or unsafe persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.