SKILLEMALL.ai

BD product-analysis

Специализированный навык для анализа требований к продукту. Триггеры: «анализ требований», «анализ продукта», «бизнес-процесс», «функциональная архитектура», «PRD», «реорганизация», «итеративные требования», или когда пользователь загружает документ с требованиями/PRD. Поддерживает три рабочих процесса: быстрый режим (3 шага), стандартный режим (5 шагов), итеративный режим (анализ различий). Выводит диаграммы Mermaid, функциональную архитектуру, план отслеживания, PRD, тикеты на разработку и другие документы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«产品需求分析专用 skill。触发词:「分析需求」「产品分析」「业务流程」「功能架构」「PRD」「改版」「迭代需求」, 或用户上传需求文档/…»

产品需求分析专用 skill。触发词:「分析需求」「产品分析」「业务流程」「功能架构」「PRD」「改版」「迭代需求」, 或用户上传需求文档/PRD 时。支持快速模式(3步)、标准模式(5步)、迭代模式(Diff分析)三种工作流, 输出 Mermaid 流程图、功能架构、埋点方案、PRD、开发 Ticket 等文档。

ClawHub Agent Skills автор: Allan_zhang v1.1.0 MIT-0 29 файлов тело ≈ 1 384 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Специализированный навык для анализа требований к продукту.

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

АнализаторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
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: 29. 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), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1384 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
  • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 5)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed product-analysis workflow that creates PRD, tracking, ticket, and diagram documents; its file writes and local validation scripts are purpose-aligned but users should be aware outputs are persisted.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.