SKILLEMALL.ai

BF 雄韬易经

Продукт Xiongtao XTOCN — модель принятия бизнес-решений на основе И Цзин. Использует 64 гексаграммы в качестве основы для анализа контекста, интегрируя западные теории, такие как Пять сил Портера, «рвы» и Lean Startup, для перекрестной проверки по китайско-западному двойному сетчатому подходу. Это не гадание, а древнекитайская модель принятия решений. Триггеры: затруднения в принятии бизнес-решений, стратегический выбор, организационное управление, конкурентные игры, предпринимательские вызовы, реагирование на кризисы. Пользователь вводит /Xiongtao Yijing <вопрос> для запуска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«雄韬XTOCN出品 — 易经商业决策模型。以64卦作为情境分析框架,融合波特五力、 护城河、Lean Startup等西方理论进行中西双格栅…»

雄韬XTOCN出品 — 易经商业决策模型。以64卦作为情境分析框架,融合波特五力、 护城河、Lean Startup等西方理论进行中西双格栅交叉验证。不是占卜——是中国古代的决策思维模型。 触发:商业决策困惑、战略选择、组织管理、竞争博弈、创业挑战、危机应对。 用户输入 /雄韬易经 <问题> 启动。

ClawHub Agent Skills автор: xtoyun v1.0.0 MIT-0 51 файл тело ≈ 750 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Продукт Xiongtao XTOCN — модель принятия бизнес-решений на основе И Цзин.

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/references/hexagrams/{卦序}-{拼音}.svg

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
63
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/references/hexagrams/{卦序}-{拼音}.svg
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: {baseDir}/references/hexagrams/{卦序}-{拼音}.svg
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "emoji"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: {baseDir}/references/hexagrams/{卦序}-{拼音}.svg
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): {baseDir}/references/hexagrams/{卦序}-{拼音}.svg
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (雄韬易经) не совпадает с папкой (yijing)
  • 100Шаги. Шагов: 26
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 750 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 150 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed business-analysis reference skill with only low-impact local report generation when requested.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 июн. 2026 г.