SKILLEMALL.ai

AC opposing-counsel

Читайте контракт так, как это сделал бы юрист контрагента — ищите рычаги воздействия, а не справедливость. Используйте, когда кто-то говорит: «прочитай это как противоположная сторона», «как другая сторона нападет на это соглашение?», «найди слабые места раньше них» или перед отправкой или подписанием любого контракта. Создает письмо с требованиями/позицией, которое юрист противоположной стороны действительно отправит, плюс внезапный разбор с исправлениями пунктов, которые обезвреживают каждую атаку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read a contract the way the counterparty's lawyer will — hunting for l…»

Read a contract the way the counterparty's lawyer will — hunting for leverage, not fairness. Use when someone says 'read this like opposing counsel', 'how would the other side attack this agreement', 'find the weaknesses before they do', or before sending or signing any contract. Produces the demand/position letter opposing counsel would actually send, plus an out-of-character debrief with the clause fixes that defang each attack.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 948 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 6 дн назад

Читайте контракт так, как это сделал бы юрист контрагента — ищите рычаги воздействия, а не справедливость.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

Генератортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: opposing-counsel (mohitagw15856/pm-claude-skills)

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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 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: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 23, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 948 токенов

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 434 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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