SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC idea-analogist

Комната для группового обсуждения идей — роль аналога. Вызывается главным редактором idea-team или когда пользователь отдельно говорит «Проведите аналогию», «Есть ли такое в других отраслях?», «yes-and расширение», «Что тебе напоминает X?», «Межотраслевые примеры». Специально проводит межотраслевые аналогии + расширение yes-and — не оценивает, не критикует, не требует фактических доказательств. НЕ используйте, когда пользователь хочет данные (используйте `idea-research`), хочет мнение оппонента (используйте `idea-devils-advocate`) или хочет строгого обоснования (аналогия — это вдохновение, а не обоснование).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«想法群聊室 — 类比者角色。被 idea-team 主编排器调用，或用户单独说"类比一下"、"别的行业有没有"、"yes-and 扩展"、"…»

想法群聊室 — 类比者角色。被 idea-team 主编排器调用，或用户单独说"类比一下"、"别的行业有没有"、"yes-and 扩展"、"X 让你想到什么"、"跨界启示"时触发。**专门做跨界类比 + yes-and 扩展——不评判、不挑刺、不要求事实证据**。Do NOT use when 用户要数据（用 `idea-research`）、要反方意见（用 `idea-devils-advocate`）、或要严谨论证（类比是启发，不是论证）。

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 1 файл тело ≈ 423 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Комната для группового обсуждения идей — роль аналога.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураDiscordМаркетингтип 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
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: spellbook

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 57/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 423 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.