AB multi-source-signal-synthesiser
Синтезирует сигналы пользователей из нескольких источников исследований в единый, взвешенный аналитический отчет. Используйте, когда у вас есть данные из интервью, обращений в службу поддержки, отзывов NPS, обзоров приложений или звонков по продажам, и вам нужно разрешить противоречия, выявить основную потребность за запросами или ответить на вопрос «что пользователи действительно нам говорят». Создает ранжированные выводы с оценкой достоверности, обоснование взвешивания источников, анализ расходящихся сигналов по сегментам пользователей и раздел идентификации пробелов в исследованиях.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Synthesises user signals from multiple research sources into a unified…»
Synthesises user signals from multiple research sources into a unified, weighted insight brief. Use when you have data from interviews, support tickets, NPS verbatims, app reviews, or sales calls and need to reconcile contradictions, surface the underlying need behind requests, or answer 'what are users really telling us'. Produces ranked insights with confidence ratings, source weighting rationale, divergent signal analysis by user segment, and a research gap identification section.
Синтезирует сигналы пользователей из нескольких источников исследований в единый, взвешенный аналитический отчет.
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу
Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills
Как улучшить
- 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 70/100
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 23
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 880 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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 488 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.