AC usage-based-pricing
Разрабатывайте модели ценообразования, которые разработчики понимают, принимают и могут предсказать. Триггерные фразы: ценообразование на основе использования, ценообразование API, измеримая оплата, ценообразование для разработчиков, страница цен, калькулятор стоимости, оплата по мере использования, прозрачность ценообразования, конкурентное ценообразование, выставление счетов для разработчиков.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design pricing models that developers understand, accept, and can pred…»
Design pricing models that developers understand, accept, and can predict. Trigger phrases: usage-based pricing, API pricing, metered billing, developer pricing, pricing page, cost calculator, pay as you go, pricing transparency, competitive pricing, developer billing
Скилл учит ИИ проектировать ценовые модели, которые разработчики поймут с первого взгляда. В папке три файла, лишних ссылок нет, lint чистый. Качество контента — 89 баллов, безопасность максимальна.
Но вот беда: скилл никогда не запускали на моделях, в песочнице не проверяли. Процесс-скор 56 намекает на пробелы в методологии. Триггер-фразы перечислены (usage-based pricing, API pricing, cost calculator и прочее), но реальное поведение ИИ на этих фразах неизвестно. Поддержка широкая — от Claude до Deepseek, но это обещание, а не факт.
Ставить можно, если вам нужна заготовка для промптов о ценообразовании. Проверить на своих моделях — обязательно.
Разрабатывайте модели ценообразования, которые разработчики понимают, принимают и могут предсказать.
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: agentic-awesome-skills
Как улучшить
- 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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1145 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 268 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.