SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB product-manager-toolkit

Используйте, когда пользователю нужны рабочие процессы управления продуктом, такие как приоритизация RICE, анализ интервью с клиентами, шаблоны PRD, фреймворки обнаружения, стратегия выхода на рынок, приоритизация функций, синтез исследований или документация требований.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user needs product management workflows such as RICE prio…»

Use when the user needs product management workflows such as RICE prioritization, customer interview analysis, PRD templates, discovery frameworks, go-to-market strategy, feature prioritization, research synthesis, or requirements documentation.

majiayu000/spellbook Agent Skills автор: majiayu000 MIT 4 файла · 2 скрипта тело ≈ 2 135 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда пользователю нужны рабочие процессы управления продуктом, такие как приоритизация RICE, анализ интервью с клиентами, шаблоны PRD…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураДанные и аналитикатип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 4. 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 66/100

    • 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: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 131
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2135 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 245 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 34 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 131 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.