SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD product-design-super-intelligence

Ваш центр экспертизы и партнер по принятию решений в области продукта и дизайна. Именованные персоны в 8 ячейках, охватывающих продуктовую стратегию, поиск/исследование, рост/метрики, основы дизайна/юзабилити, лидерство в дизайне/мастерство, UX/контент, дизайн-системы и...

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Your product + design brain trust and decision partner. Named personas…»

Your product + design brain trust and decision partner. Named personas across 8 cells spanning product strategy, discovery/research, growth/metrics, design foundations/usability, design leadership/craft, UX/content, design systems, and a…

coco-research/coco Agent Skills автор: coco-research 80 файлов тело ≈ 2 426 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Ваш центр экспертизы и партнер по принятию решений в области продукта и дизайна.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДизайнДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token personas/julie-zhuo.md:81
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    url: https://www.businesswire.com/news/home/20250708725493/en/Sundial-Raises-$23M-…-AI
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token personas/julie-zhuo.md:166
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    - https://www.businesswire.com/news/home/20250708725493/en/Sundial-Raises-$23M-…-AI

Просканировано файлов: 80. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "team_id"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "team_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "last_updated"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "schema_version"

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (product-design-super-intelligence) не совпадает с папкой (product-design)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 21
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2426 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.