SKILLEMALL.ai

BC liu-qiangdong-perspective-v2

Мышление Лю Цяндуна, версия 2.0 · Основатель JD.com. Основные ментальные модели: триада «стоимость-эффективность-опыт», вера в модель прямого управления, логистика как ров, культура братства, стратегия освоения низкодоходных рынков, технологическая трансформация, контроль основателя, способность реагировать на кризисы, способность к интеграции цепочки поставок, привязанность к сельской местности и социальная ответственность. Использование: принятие бизнес-решений, стратегическое планирование, строительство логистики, контроль затрат, низкодоходные рынки. Триггерные слова: «с точки зрения Лю Цяндуна», «что бы подумал Лю Цяндун», «модель Лю Цяндуна», «стоимость-эффективность-опыт», «модель прямого управления».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«刘强东思维视角 v2.0 · 京东创始人 核心心智模型:成本效率体验铁三角、自营模式信仰、物流即护城河、兄弟文化、下沉市场战略、技术驱动转型…»

刘强东思维视角 v2.0 · 京东创始人 核心心智模型:成本效率体验铁三角、自营模式信仰、物流即护城河、兄弟文化、下沉市场战略、技术驱动转型、创始人控制力、危机应对能力、供应链整合能力、农村情结与社会责任 用途:商业决策、战略规划、物流建设、成本控制、下沉市场 触发词:「用刘强东的视角」「刘强东会怎么看」「刘强东模式」「成本效率体验」「自营模式」

ClawHub Agent Skills автор: Junge v2.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 131 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Мышление Лю Цяндуна, версия 2.0 · Основатель JD.com. Основные ментальные модели: триада «стоимость-эффективность-опыт», вера в модель прямого управления…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип 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
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: 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"

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: 171
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2131 токенов
  • 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

  • +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 174 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 31 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 171 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a prompt-only business persona skill with an activation-scope quality issue, not evidence of malware or unsafe system access.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.