SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC gtm-0-to-1-launch

Запускайте новые продукты от идеи до первых клиентов. Используйте при запуске продуктов, поиске ранних последователей, создании плейбуков для недели запуска, диагностике причин замедления внедрения или изучении того, что освещение в прессе не равно росту. Включает трехслойную диагностику, 2-недельный цикл экспериментов и запуск, который получил 50 тысяч показов и 12 регистраций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Launch new products from idea to first customers. Use when launching p…»

Launch new products from idea to first customers. Use when launching products, finding early adopters, building launch week playbooks, diagnosing why adoption stalls, or learning that press coverage does not equal growth. Includes the three-layer diagnosis, the 2-week experiment cycle, and the launch that got 50K impressions and 12 signups.

github/awesome-copilot Agent Skills автор: github MIT 1 файл тело ≈ 3 053 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 27 ч назад

Запускайте новые продукты от идеи до первых клиентов.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: GitHub Copilot / VS Code Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: RA-Skills

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: 1. 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 60/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 73
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3053 токенов

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 342 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.