AD hackerai-user-research
Проводите безопасные для конфиденциальности исследования клиентов HackerAI на основе запроса PM и когорты PostHog. Используйте для запросов, чтобы понять типы пользователей, повторяющиеся задачи, рабочие процессы, трудности, драйверы ценности, причины для оплаты или аватары клиентов на основе реальных сообщений HackerAI, включая исследования самых крупных клиентов. Также используйте, когда PM спрашивает, как выполнить, повторить или интерпретировать задачу-триггер `pm-user-research`. Не используйте для расследований поддержки, решений о соответствии требованиям или риске одного человека, или для экспорта необработанного контента клиента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run privacy-safe HackerAI customer research from an authorized PM ques…»
Run privacy-safe HackerAI customer research from an authorized PM question and a PostHog cohort. Use for requests to understand user types, recurring jobs, workflows, friction, value drivers, reasons to pay, or customer avatars from actual HackerAI messages, including top-spender research. Also use when a PM asks how to run, repeat, or interpret the `pm-user-research` Trigger task. Do not use for support investigations, decisions about one person's eligibility or risk, or exporting raw customer content.
Проводите безопасные для конфиденциальности исследования клиентов HackerAI на основе запроса PM и когорты PostHog.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 6. 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 47/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2294 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 508 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 5 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.