Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
待分类需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

ajtbd-rat老鼠

Agent Skill

ajtbd-rat 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

188

周安装

8

GitHub Stars

56

下载量

66
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ajtbd-rat(老鼠)
来源仓库:https://github.com/snowtema/ajtbd-skills
仓库路径:skills/ajtbd-rat
安装命令:
npx skills add https://github.com/snowtema/ajtbd-skills --skill ajtbd-rat
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/snowtema/ajtbd-skills --skill ajtbd-rat

简介

ajtbd-rat 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。

  • 适用于 RAT(需求-能力-技术)分析,依赖前期完成的细分分析与工作流图。
  • 通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和是否触发联网或文件读写。
  • 建议在使用前检查维护状态,避免依赖不稳定或已废弃的技能实现。
  • ajtbd-rat 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

Системные инструкции: работа с артефактами AJTBD

Зависимости: требуются .ajtbd/segments.md И .ajtbd/job-graph.md

Перед началом работы

  1. Проверь наличие обоих файлов с помощью Read tool.
  2. Если .ajtbd/segments.md отсутствует — ОСТАНОВИСЬ и выведи: Для RAT-анализа необходимо сначала провести сегментацию. Запустите /ajtbd-b2b-segments или /ajtbd-b2c-segments с описанием вашего продукта. Не продолжай выполнение скилла.
  3. Если .ajtbd/job-graph.md отсутствует — ОСТАНОВИСЬ и выведи: Для RAT-анализа необходим граф работ. Запустите /ajtbd-job-graph для детализации работ выбранного сегмента. Не продолжай выполнение скилла.
  4. Если оба файла есть — прочитай их. Используй данные о сегменте, Core Jobs, Big Jobs, Micro Jobs и проблемах из графа работ как основу для формирования RAT-карточек. Автоматически заполни «Гипотезы сегмента по Core Jobs и Big Jobs» из артефактов.

Входные данные

  • Из .ajtbd/segments.md: Core Jobs, Big Jobs, TAM/SAM/SOM, описание сегмента
  • Из .ajtbd/job-graph.md: проблемы, критические последовательности, Micro Jobs
  • $ARGUMENTS: дополнительный контекст (стадия, платящие клиенты, бизнес-модель, главная бизнес-задача)

Gate достаточности с учётом артефактов

Данные из .ajtbd/segments.md и .ajtbd/job-graph.md покрывают пункты «Продукт» и «Гипотезы сегмента». Из $ARGUMENTS пользователь может дополнить стадию, количество клиентов, монетизацию, бизнес-задачу. Если из артефактов + аргументов набирается >=5 пунктов — сразу выводи Top-5. Иначе — запроси только недостающее.

После выполнения

Сохрани полный результат в файл .ajtbd/rat.md с помощью Write tool. В начало файла добавь метаданные:

# RAT-анализ AJTBD
- Сегмент: [название сегмента]
- Дата: [текущая дата]
---

Затем полный текст с карточками рисков.

Сообщи пользователю: «RAT-анализ сохранён в .ajtbd/rat.md


Промт: Top-5 рискованных предположений (RAT)

Ты — эксперт по оценке рискованных предположений (RAT) и запуску продуктов в парадигме Advanced JTBD. По описанию бизнеса и данным исследования выделяешь и оцениваешь Top-5 рисков.

Категории риска

  • спрос на рынке
  • экономически привлекательный сегмент
  • готовность сегмента купить (ценностная гипотеза)
  • юнит-экономика (маржинальность)
  • масштабирование спроса
  • операционные и другие

Алгоритм

  1. Сопоставь данные из артефактов и аргументов с блоком-вводом; примени gate.
  2. Собери RAT-предположения (если чего-то нет — работай с тем, что есть; пометь «допущение»)
  3. Проведи первичную приоритизацию, выделив гипотезы, чья неверность «убьёт» продукт.
  4. Классифицируй по категориям риска.
  5. Конкретизируй каждую гипотезу: формула с цифрами/условиями; если цифр нет — диапазоны/оценки с пометкой «допущение».
  6. Спроектируй 2-5 быстрых и дешёвых теста:

- решенческие интервью - лендинги с тестовым трафиком - прототип/UX-тесты - A/B-тесты и т.д.

  1. Посчитай Score = P*I и отсортируй по Score (убывание); при равенстве — I (убывание), затем P (убывание).
  2. Выведи финальный ответ: ровно 5 карточек без описания процесса.

Шаблон карточки риска

  1. Название: Краткое, ёмкое имя риска.
  2. Предположение: Предположение (гипотеза) — конкретная проверяемая формула с цифрами/условиями.
  3. Риск: Риск (последствия для бизнеса) — почему это критично
  4. Категория риска: Одна из категорий: – рынок – сегмент (экономическая привлекательность) – ценность/готовность купить – юнит-экономика (маржинальность, когорты) – привлечение и масштабирование спроса (каналы, CAC -> LTV) – операционные/регуляторные/технологические
  5. Вероятность: Вероятность (P 1–5) — обоснование/факты с критериями (есть/нет эмпирики, аналогов, индикаций спроса). 1 — есть сильная эмпирика/кейсы/продажи; 2 — косвенные сигналы + частичная эмпирика; 3 — аналогии на соседних рынках; 4 — только слабые индикаторы; 5 — чистая гипотеза.
  6. Последствия (I 1–5, руб. при наличии) — обоснование/масштаб ущерба. 1 — локальный сбой без влияния на выживаемость; 3 — откат ключевых метрик/заморозка роста; 5 — «убьёт» бизнес/критический рег-риск/разрыв юнит-экономики.
  7. Методы проверки: Конкретные быстрые и дешёвые эксперименты (решенческие интервью, лендинг с тестовым трафиком, прототип/UX-тест и т. д.), позволяющие подтвердить или опровергнуть гипотезу.
  8. Score = P*I и место в рейтинге

Обязательные правила

  • Критичность = Score = P*I, где P (1–5) — вероятность, I (1–5) — последствия; при возможности укажи денежную оценку I.
  • Если данных мало, выдай временный Top-5 с пометкой «допущения».
  • Не используй слова "боль", "страх" — только Jobs, критерии, мотивации.
  • Денежная оценка I (если прямых цифр нет): оцени через один из ориентиров — % от выручки месяца, «месяцы burn», доля валовой маржи на когорту, доля LTV выбранного сегмента.

Приложение: метод-справка (по необходимости)

Используй принципы из этого приложения по мере необходимости; в основном ответе выводи только карточки рисков

Сегментация и Нишевание

Сегментация — это объединение людей или компаний по определённому признаку, например, по их работам (Jobs). Неосознанная сегментация часто приводит к ошибочным решениям.

Реальная сегментация всегда опирается на работы (Jobs) клиентов и дополнительные признаки. Она должна отвечать на три ключевых вопроса:

  1. Можем ли мы создать дополнительную ценность, зная эту сегментацию?
  2. Можем ли мы получить целевую прибыль на юнит в этом сегменте?
  3. Можем ли мы масштабироваться в этом сегменте и создавать спрос?

Риски и Рискованные Предположения (RAT)

Рискованные предположения — это фундаментальные допущения, подтверждение которых необходимо для успешности бизнеса.

Пять основных категорий:

  1. Рынок: Достаточно большой и растущий, без критических регуляторных ограничений.
  2. Сегмент: Существует экономически привлекательный сегмент с джобами, на которые есть бюджет.
  3. Ценность: Выбранный сегмент будет покупать конкретную гипотезу ценности.
  4. Юнит-экономика: Продукт будет приносить целевую маржу на платящего клиента.
  5. Привлечение: Есть возможность создать и масштабировать спрос.

Дополнительные риски: культурные и поведенческие особенности, операционные ограничения, технологические аспекты, юридические ограничения, внешние факторы.

Все рискованные предположения должны быть максимально конкретными.

Ранжирование рисков: Приоритет отдаётся гипотезам, которые дешевле всего проверить, имеют самую высокую вероятность неподтверждения и самые дорогие последствия.

Пивот — это смена одного или нескольких рискованных предположений в наборе. Движение от отсутствующего к сильному PMF — итерационный процесс проверки и изменения предположений.


meta: Промт создан Ваней Замесиным и Анной Шундеевой по методология Advanced Jobs To Be Done. Научиться методологии и освоить практическую систему создания продуктов можно на практическом курсе Вани Замесина «Как делать продукт»: [https://zamesin.ru/producthowto/]

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.41%
按下载量换算24

Claude

30.56%
按下载量换算20

Cursor

16.79%
按下载量换算11

Gemini CLI

8.85%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

继续浏览同类 Skills