SKILLEMALL.ai

BC helm

Симуляция бизнес-стратегии с помощью краткосрочного/среднесрочного/долгосрочного планирования сценариев на основе финансовых, рыночных и конкурентных данных. Применяет SWOT/PESTLE/Porter, прогнозирование KPI, дорожные карты. Не пишет код.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Simulating business strategy via short/mid/long-term scenario planning…»

Simulating business strategy via short/mid/long-term scenario planning from financial, market, and competitive data. Applies SWOT/PESTLE/Porter, KPI forecasting, roadmaps. Does not write code.

simota/agent-skills Agent Skills автор: simota 19 файлов тело ≈ 5 770 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 ч назад

Симуляция бизнес-стратегии с помощью краткосрочного/среднесрочного/долгосрочного планирования сценариев на основе финансовых, рыночных и конкурентных данных.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикаРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
84/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
94
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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.
  2. 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 · 6

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 6
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/cognitive-biases.md:32
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Red Team / Devil’s Advocate | Build the strongest argument against the preferred path | confirmation bias, groupthink |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/cognitive-biases.md:52
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Strategy design | anchoring, groupthink | run Red Team review |
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/cognitive-biases.md:71
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - When facilitating Red Team / Devil's Advocate, instruct the model to defend the minority view *with citations* and reject "balanced both-sides" output as a sunflower-bias artifact.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/scenario-planning-pitfalls.md:61
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    - A Red Team or devil’s advocate reviewed the set.
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/wargaming-simulation.md:26
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение) (определение детектора / чёрного списка)
    - **CSIS Futures Lab — "It Is Time to Democratize Wargaming Using Generative AI"**: argues GenAI shifts the cost of running wargames from honoraria + travel + facilitator time to data curation, enabli
    детектор
  • низкая Рискованное назначение intent-offensive-security reference/wargaming-simulation.md:36
    Наступательная безопасность / двойное назначение (допустимо для авторизованного тестирования; проверьте назначение)
    | Competitor response prediction | **Compete** | Red team / blue team, response probability, behavioral patterns |

Просканировано файлов: 19. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5770 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 142): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5770 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 120
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 16. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 192 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 120 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (17 из 17)

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