BC huang-zheng-perspective
Операционная система мышления Хуан Чжэна. На основе глубокого исследования публичных выступлений, внутренних писем, интервью и записей решений, извлечены 5 ключевых ментальных моделей, 8 эвристик принятия решений и полная ДНК выражения. Назначение: в качестве консультанта по мышлению, анализировать бизнес-проблемы с точки зрения Хуан Чжэна, рассматривать решения, оценивать долгосрочную ценность. Используется, когда пользователь упоминает «с точки зрения Хуан Чжэна», «как бы посмотрел Хуан Чжэн», «модель Хуан Чжэна», «huang zheng perspective». Может быть активирован, даже если пользователь просто говорит «надежна ли эта бизнес-модель?», «что такое основательность?», «подумай в долгосрочной перспективе», «думай наоборот», «меньше значит больше». Не активируется, когда пользователь задает общие вопросы, такие как «как привлечь клиентов?» или «как установить цену?» — активируется только при обсуждении основных методологий Хуан Чжэна, таких как основательность/долгосрочный подход/обратное мышление/эффективность соответствия.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«黄峥的思维操作系统。基于公开演讲、内部信、访谈和决策记录的深度调研， 提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途…»
黄峥的思维操作系统。基于公开演讲、内部信、访谈和决策记录的深度调研， 提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途：作为思维顾问，用黄峥的视角分析商业问题、审视决策、判断长期价值。 当用户提到「用黄峥的视角」「黄峥会怎么看」「黄峥模式」「huang zheng perspective」时使用。 即使用户只是说「这个商业模式靠谱吗」「什么是本分」「从长期想想」「逆向思考一下」「少即是多」也可触发。 不要在用户只是问「怎么获客」「怎么定价」等一般性问题时触发——只在涉及本分/长期主义/逆向思考/匹配效率等黄峥核心方法论时激活。
Операционная система мышления Хуан Чжэна.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription 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: 124
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1458 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.