SKILLEMALL.ai

AB the-org-simulator

Протестируйте предлагаемое организационное изменение перед его объявлением — смоделируйте, кто выигрывает, кто проигрывает, кто блокирует, где возникнут трения в первые 90 дней, и проведите тест на утечку информации: как это будет воспринято, если информация просочится до объявления? Используйте при планировании реорганизации, изменении подчиненности, объединении или разделении команд, перемещении функции или когда возникает вопрос «как будет воспринято это организационное изменение?». Помогает составить карту победителей/проигравших, прогноз трений, анализ утечки информации и план последовательного объявления.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Stress-test a proposed org change before announcing it — simulate who…»

Stress-test a proposed org change before announcing it — simulate who gains, who loses, who blocks, where friction erupts in the first 90 days, and run the memo leak test: how does this land when it leaks before you announce it? Use when planning a reorg, changing reporting lines, merging or splitting teams, moving a function, or 'how will this org change land?'. Produces a winners/losers map, a friction forecast, the leak-test read, and a sequenced announcement plan.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 1 398 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 27 ч назад

Протестируйте предлагаемое организационное изменение перед его объявлением — смоделируйте, кто выигрывает, кто проигрывает, кто блокирует, где возникнут…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: 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 73/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда 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 1398 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 472 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.