SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB measure-survey-analysis

Анализируйте результаты опросов в действенные инсайты для продакт-менеджеров. Создает сегментацию по персонам, статус валидации гипотез, тематическую кластеризацию ответов в свободной форме, метки статистической достоверности, приоритезированные рекомендации и предупреждения о том, чего НЕ следует заключать. Отказывается преувеличивать статистическую значимость слабых выборок или предвзятых инструментов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze survey results into actionable PM insights. Produces persona s…»

Analyze survey results into actionable PM insights. Produces persona segmentation, hypothesis validation status, thematic clustering of open-text responses, statistical confidence labels, prioritized recommendations, and what-NOT-to-conclude warnings. Refuses to overstate statistical significance from weak samples or biased instruments.

product-on-purpose/pm-skills Agent Skills автор: product-on-purpose Apache-2.0 5 файлов тело ≈ 3 001 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 27 ч назад

Анализируйте результаты опросов в действенные инсайты для продакт-менеджеров.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, повторный запуск

АнализаторИсследованияДанные и аналитикаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
Шаги вес 15
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 69/100

  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Шаги. Шагов: 83, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3001 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 338 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 83 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.