SKILLEMALL.ai

BD b2b-digital-diagnosis

Цифровая диагностика для B2B-предприятий — определяет тип фокусировки предприятия (способности/отрасль/проблемы/смешанный) с помощью 3 вопросов с выбором ответа, дает рекомендации по цифровой реализации, такие как структура веб-сайта, стратегия коротких видео, позиционирование мини-программ, и генерирует PDF-отчет о диагностике. Применимо к B2B-предприятиям в производстве, инжиниринговым поставщикам, производителям промышленного ПО и т. д. Ключевые слова: цифровизация, веб-сайт, короткие видео, B2B-маркетинг, фокус предприятия, продвижение промышленных товаров, маркетинг в производстве.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«B2B企业数字化诊断——通过3道选择题判定企业专注类型(能力/行业/问题/混合),给出官网架构、短视频策略、小程序定位等数字化落地建议,并生…»

B2B企业数字化诊断——通过3道选择题判定企业专注类型(能力/行业/问题/混合),给出官网架构、短视频策略、小程序定位等数字化落地建议,并生成PDF诊断报告。适用制造业、工程服务商、工业软件等B2B企业。关键词:数字化、官网、短视频、B2B营销、企业专注、工业品推广、制造业营销。

ClawHub Agent Skills автор: xtoyun v1.0.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 2 225 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Цифровая диагностика для B2B-предприятий — определяет тип фокусировки предприятия (способности/отрасль/проблемы/смешанный) с помощью 3 вопросов с выбором…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторPlaywrightДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
70
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 1. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 65
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2225 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
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 140 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed B2B diagnosis/report generator; its main risk is that PDF export installs and runs Playwright locally, not hidden data theft or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 16 июн. 2026 г.