SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC competitor-teardown

Структурированный конкурентный анализ с матрицами функций, SWOT, картами позиционирования и обзором UX. Охватывает фреймворки исследований, сравнение цен, анализ отзывов и визуальные результаты. Использовать для: исследования рынка, конкурентной разведки, презентаций для инвесторов, продуктовой стратегии, поддержки продаж. Триггеры: анализ конкурентов, конкурентный анализ, разбор конкурентов, исследование рынка, конкурентная разведка, SWOT-анализ, сравнение конкурентов, рыночный ландшафт, обзор конкурентов, конкурентный ландшафт, сравнение функций, рыночное позиционирование

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Structured competitive analysis with feature matrices, SWOT, positioni…»

Structured competitive analysis with feature matrices, SWOT, positioning maps, and UX review. Covers research frameworks, pricing comparison, review mining, and visual deliverables. Use for: market research, competitive intelligence, investor decks, product strategy, sales enablement. Triggers: competitor analysis, competitive analysis, competitor teardown, market research, competitive intelligence, swot analysis, competitor comparison, market landscape, competitor review, competitive landscape, feature comparison, market positioning

Не рекомендуетсяесть критические или высокие находки безопасности
modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 2 494 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Структурированный конкурентный анализ с матрицами функций, SWOT, картами позиционирования и обзором UX.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторМаркетингТексты и документыДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
82
Качество 40%
82
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

Чем это грозит

Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.

Опасные команды
Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
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

  • высокая Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:14
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)
    curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

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 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2494 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
  • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 539 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 28 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (13 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.