SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC pm-brainstorm

Проводит структурированный сеанс дивергенции вокруг конкретной продуктовой проблемы или возможности. Встроены SCAMPER (7 ракурсов), 5 Whys для поиска корневой причины, кросс-доменное вдохновение, ограничивающие инновации, обратный брейншторм и матрица Impact/Effort для отбора. На выходе — ≥10 идей с детально проработанным Top-3. User-invoked only — do NOT auto-trigger. Triggers on /pm-brainstorm, "идеи для продукта", "продуктовый брейншторм", "дивергенция идей", "How Might We", "SCAMPER", "product brainstorm", "feature ideas".

serejaris/personal-corp-os Agent Skills автор: serejaris MIT 3 файла тело ≈ 1 998 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Проводит структурированный сеанс дивергенции вокруг конкретной продуктовой проблемы или возможности.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыДизайнтип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 3. 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 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1998 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 14. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 532 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +2Инструкции двуязычные (RU + EN)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.