SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC prd-master

Эксперт по написанию PRD и определению продукта. Используйте при написании PRD, пользовательских историй, критериев приемки или приоритизации функций. Охватывает фреймворки RICE/MoSCoW, гибкие требования и лучшие практики спецификаций.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«PRD writing and product definition expert. Use when writing PRDs, user…»

PRD writing and product definition expert. Use when writing PRDs, user stories, acceptance criteria, or prioritizing features. Covers RICE/MoSCoW frameworks, agile requirements, and specification best practices.

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 6 файлов тело ≈ 3 294 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Эксперт по написанию PRD и определению продукта.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторДанные и аналитикаТорговляДизайнтип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
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

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security templates/prd-template.md:537
      Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
      - **Mitigation:** Regular security audits, penetration testing

    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 59/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3294 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

    • +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 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.