SKILLEMALL.ai

AB screenshot-teardown

Разберите продукт конкурента по скриншотам его реального пользовательского интерфейса — онбординг, страница с ценами, основные рабочие процессы. Используйте, когда вам предоставлены скриншоты приложения или веб-сайта конкурента, и вас спрашивают, что они делают, как работает их процесс или чему можно научиться/украсть/избежать. Создает разбор UX и стратегии, основанный на том, что видно на экране, с разделением на предположения и наблюдения. Требуется ввод изображения. Для разбора на уровне рынка без скриншотов используйте competitor-teardown.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Tear down a competitor's product from screenshots of its actual UI — o…»

Tear down a competitor's product from screenshots of its actual UI — onboarding, pricing page, core flows. Use when given screenshots of a rival's app or website and asked what they're doing, how their flow works, or what to learn/steal/avoid. Produces a UX-and-strategy teardown grounded in what is visibly on screen, with an inferences-vs-observations split. Requires image input. For a market-level teardown without screenshots use competitor-teardown.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 927 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 28 ч назад

Разберите продукт конкурента по скриншотам его реального пользовательского интерфейса — онбординг, страница с ценами, основные рабочие процессы.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторТорговляДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
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

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, 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

    ✓ 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: 26
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 927 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 455 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.