SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB deepline-start

Проведите интервью с пользователем, чтобы выявить конкретную проблему GTM или ручную задачу, порекомендуйте подходящий установленный навык Deepline, готовый Play, рецепт или инструмент, подтвердите план и организацию, а затем запустите выбранный рабочий процесс. Используйте только тогда, когда пользователь явно вызывает deepline-start.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Interview a user to discover a concrete GTM problem or manual task, re…»

Interview a user to discover a concrete GTM problem or manual task, recommend the right installed Deepline skill, prebuilt Play, recipe, or tool, confirm the plan and org, then start the chosen workflow. Use only when the user explicitly invokes deepline-start.

getaero-io/gtm-eng-skills Claude Code автор: getaero-io MIT 3 файла тело ≈ 3 122 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Проведите интервью с пользователем, чтобы выявить конкретную проблему GTM или ручную задачу, порекомендуйте подходящий установленный навык Deepline, готовый…

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИИ и агентыМаркетингтип 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
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 14, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3122 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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 261 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.