SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC quiz-and-assessment-design

Разработка викторин, личностных тестов и рекомендательных инструментов, которые сегментируют пользователей на действенные категории, а не просто генерируют клики ради кликов. Архитектура вопросов, алгоритмы оценки, категоризация результатов, сопоставление рекомендаций, интеграция захвата лидов. Честность в отношении паттернов кликбейтных викторин (только для вовлечения), тщеславных результатов (развлекательных, но бесполезных) и действенной сегментации (подлинная категоризация, которая стимулирует последующие рекомендации). Срабатывает по запросам: викторина, тест, личностный тест, рекомендательный инструмент, оценочная таблица, диагностика, оценщик соответствия, какой-ты-X, викторина-персона. Также срабатывает, когда аудитории нужен лид-магнит, основанный на категоризации, когда тщеславная викторина генерирует вовлечение, но не квалифицированных лидов, или когда тест оценивается впервые.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designing quizzes, personality assessments, and recommendation tools t…»

Designing quizzes, personality assessments, and recommendation tools that segment users into actionable categories rather than generating clicks for clicks' sake. Question architecture, scoring algorithms, result categorization, recommendation mapping, lead capture integration. Honest about clickbait-quiz (engagement only), vanity-result (entertaining, not useful), and actionable-segmentation (genuine categorization that drives next-step recommendations) patterns. Triggers on quiz, assessment, personality test, recommendation tool, scorecard, diagnostic, fit evaluator, what-type-of-X-are-you, persona quiz. Also triggers when an audience needs a categorization-driven lead magnet, when a vanity quiz is producing engagement but no qualified leads, or when an assessment is being scoped for the first time.

rampstackco/claude-skills Agent Skills автор: rampstackco 11 файлов тело ≈ 5 113 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Разработка викторин, личностных тестов и рекомендательных инструментов, которые сегментируют пользователей на действенные категории, а не просто генерируют…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторОбучениетип 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
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: quiz-and-assessment-design (rampstackco/claude-skills)

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5113 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_order"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5113 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 66, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • low Разделов верхнего уровня: 13. 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)
  • +3Длина description 812: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 66 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.