SKILLEMALL.ai

BC sdd-requirements-normalizer

Преобразует разрозненные, нечеткие, нестандартные продуктовые требования в документ требований, соответствующий модели Spec Driven Development (SDD), для прототипирования, рассмотрения предложений и последующей реализации. Подходит для менеджеров по продуктам, дизайнеров или предпринимателей, которые предоставляют записи чатов, протоколы совещаний, идеи функций, PRD, скриншоты, устные описания или полуфабрикаты требований и которым необходимо быстро подготовить структурированный документ, включающий цели, объем, пользовательские сценарии, правила взаимодействия, требования к компоновке, состояния, граничные случаи и критерии приемки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将零散、模糊、非标准化的产品需求转化为符合 Spec Driven Development(SDD)模式的 requirement 文档,用…»

将零散、模糊、非标准化的产品需求转化为符合 Spec Driven Development(SDD)模式的 requirement 文档,用于原型设计、方案评审与后续实现。适用于产品经理、设计师或创业者提供聊天记录、会议纪要、功能想法、PRD、截图、口头描述或半成品需求时,需要快速整理出包含目标、范围、用户流程、交互规则、布局要求、状态、边界情况和验收标准的结构化文档。

ClawHub Agent Skills автор: Pixelyes v1.0.2 MIT-0 5 файлов тело ≈ 656 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Преобразует разрозненные, нечеткие, нестандартные продуктовые требования в документ требований, соответствующий модели Spec Driven Development (SDD), для…

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

ПроцедураИнфраструктуратип 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: 5. 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 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: 65
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 656 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 186 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only skill for turning product ideas into SDD requirement documents, with no code execution, credentials, network access, or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.