SKILLEMALL.ai

AB personal-board-of-directors

Пять постоянных советников — Оператор, Скептик, Финансовый директор, Тренер, Клиент — обсуждают ваше решение письменно и голосуют. Используйте, когда вас попросят помочь принять решение, проверить это решение, что сказали бы умные советники или созвать мой совет. Создает пять разных меморандумов советников, карту разногласий, голосование с указанием правила принятия решений и один вопрос для разрешения перед принятием решения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Five standing advisors — the Operator, the Skeptic, the CFO, the Coach…»

Five standing advisors — the Operator, the Skeptic, the CFO, the Coach, the Customer — debate your decision on paper and vote. Use when asked to help me decide, pressure-test this decision, what would smart advisors say, or convene my board. Produces five distinct advisor memos, a disagreement map, a vote with a stated decision rule, and the one question to resolve before deciding.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 2 файла тело ≈ 897 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 6 дн назад

Пять постоянных советников — Оператор, Скептик, Финансовый директор, Тренер, Клиент — обсуждают ваше решение письменно и голосуют.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск, отчётность по ходу

Генератортип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: personal-board-of-directors (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: 2. 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 72/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 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: 18
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 897 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
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 384 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.