BC ai-pm-workbench
【Суперрабочий стол AI-менеджера продуктов / AI PM Super Workbench】 — полнофункциональный интеллектуальный рабочий стол для AI-менеджеров продуктов, охватывающий 12 этапов, 60+ фреймворков AI-методологий, 20+ профессиональных AI-результатов. От выбора модели до архитектуры RAG, от дизайна агента до защитных барьеров, от Prompt-инженерии до коммерциализации — один навык охватывает всё. ■ 12 этапов: Стратегия и выявление возможностей AI → Стратегия данных → Выбор модели → Prompt и контекстная инженерия → Дизайн RAG → Агент и мультиагенты → Тонкая настройка модели → AI UX → Система оценки → Защитные барьеры → Наблюдаемость AI → Коммерциализация AI → Соответствие нормативным требованиям AI ■ 3 ролевые модели AI PM: AI Builder PM / AI Experience PM / AI-Enhanced PM ■ Полный стек технологий: Выбор LLM | 7 режимов RAG | 6 архитектур агентов | Prompt Engineering | Fine-tuning (SFT/RLHF/DPO) | Оценка AI | Безопасность AI | LLMOps | 7 режимов AI UX | GenUI | Цикл данных AI ■ Коммерциализация: Экономика токенов | Моделирование стоимости вывода | Build vs Buy vs Fine-tune | Ценообразование на основе результатов ■ Управление и соответствие требованиям: EU AI Act | Правила управления генеративным ИИ в Китае | Карты моделей/систем | Red Teaming ■ Триггеры: AI产品经理、AI PM、大模型产品、LLM产品、RAG设计、Agent设计、Prompt工程、模型选型、AI评测、AI安全、AI商业化、AI治理、AI PRD、AI product manager、GenAI PM、agent architecture、model selection、AI evaluation、AI governance
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«【AI产品经理超级工作台 / AI PM Super Workbench】—— 面向AI产品经理的全栈智能工作台，覆盖12阶段、60+AI方…»
【AI产品经理超级工作台 / AI PM Super Workbench】—— 面向AI产品经理的全栈智能工作台，覆盖12阶段、60+AI方法论框架、20+AI专业交付物。从模型选型到RAG架构、从Agent设计到安全护栏、从Prompt工程到商业化变现，一个Skill全覆盖。■ 12阶段：AI战略与机会识别→数据策略→模型选型→Prompt与上下文工程→RAG设计→Agent与多智能体→模型微调→AI UX→评测体系→安全护栏→AI可观测性→AI商业化→AI治理合规 ■ AI PM 3大角色谱系：AI Builder PM / AI Experience PM / AI-Enhanced PM ■ 技术全栈：LLM选型 | RAG 7大模式 | Agent 6大架构 | Prompt Engineering | Fine-tuning(SFT/RLHF/DPO) | AI评测 | AI安全 | LLMOps | AI UX 7大模式 | GenUI | AI数据飞轮 ■ 商业化：Token经济学 | 推理成本建模 | Build vs Buy vs Fine-tune | 基于结果的定价 ■ 治理合规：EU AI Act | 中国生成式AI管理办法 | 模型卡/系统卡 | 红队测试 ■ 触发词：AI产品经理、AI PM、大模型产品、LLM产品、RAG设计、Agent设计、Prompt工程、模型选型、AI评测、AI安全、AI商业化、AI治理、AI PRD、AI product manager、GenAI PM、agent architecture、model selection、AI evaluation、AI governance
【Суперрабочий стол AI-менеджера продуктов / AI PM Super Workbench】 — полнофункциональный интеллектуальный рабочий стол для AI-менеджеров продуктов…
Как процесс C 50/100 · 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.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 16. 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") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 13321 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "contact" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "language"
Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100
- 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
- 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 13321 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 83
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 39. 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
- -2101 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 728 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 196 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
- +4Есть примеры (69 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 59.