SKILLEMALL.ai

AC product-reverse-analysis

Навык продуктового реверс-инжиниринга: анализирует скриншоты интерфейса продукта для выявления бизнес-цикла, технической архитектуры и философии дизайна. Применим, когда пользователь загружает скриншот интерфейса продукта и просит его проанализировать, запрашивает «реверс-инжиниринг этого продукта», спрашивает «какова логика дизайна этого интерфейса», просит «проанализировать бизнес-процесс этого продукта», хочет понять идеи дизайна конкурирующих продуктов или нуждается в извлечении информации об архитектуре продукта из скриншота.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«产品逆向分析技能,通过产品界面截图逆向推导业务闭环、技术架构及设计哲学。适用场景:(1) 用户上传产品界面截图并要求分析,(2) 用户请求"…»

产品逆向分析技能,通过产品界面截图逆向推导业务闭环、技术架构及设计哲学。适用场景:(1) 用户上传产品界面截图并要求分析,(2) 用户请求"逆向分析这个产品",(3) 用户询问"这个界面的设计逻辑是什么",(4) 用户要求"分析这个产品的业务流程",(5) 用户需要理解竞品的产品设计思路,(6) 用户希望从截图中提取产品架构信息。

ClawHub Agent Skills автор: yz6214589-hash v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 814 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык продуктового реверс-инжиниринга: анализирует скриншоты интерфейса продукта для выявления бизнес-цикла, технической архитектуры и философии дизайна.

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
77
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")

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: 60
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 814 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

  • +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
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 166 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a plain instruction-only skill for analyzing product screenshots and producing a structured report.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.