SKILLEMALL.ai

CC finance-based-pricing-advisor

Оцените изменения цен с использованием ARPU, конверсии, риска оттока, NRR и срока окупаемости. Используйте при принятии решения о том, следует ли внедрять изменение ценообразования.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Evaluate pricing changes using ARPU, conversion, churn risk, NRR, and…»

Evaluate pricing changes using ARPU, conversion, churn risk, NRR, and payback. Use when deciding whether a pricing move should ship.

deanpeters/Product-Manager-Skills Claude Code автор: deanpeters NOASSERTION 1 файл тело ≈ 5 674 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Оцените изменения цен с использованием ARPU, конверсии, риска оттока, NRR и срока окупаемости.

Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../workshop-facilitation/SKILL.md

АнализаторДанные и аналитикаТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
54/100
Есть пробелы
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../workshop-facilitation/SKILL.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5674 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../workshop-facilitation/SKILL.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "intent"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "type"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "best_for"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "scenarios"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "theme"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "estimated_time"

Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../workshop-facilitation/SKILL.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../workshop-facilitation/SKILL.md
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Шаги. Шагов: 269, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5674 токенов
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 132 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 269 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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