serejaris/product-data-audit
Use when auditing a product, business, or project ecosystem — analyzing data sources, decision loops, bottlenecks, and implementation contours. Triggers on "аудит продукта", "product audit", "data audit", "аудит данных", "аудит бизнеса", "проанализируй экосистему", "аудит систем".
npx skills add https://github.com/serejaris/personal-corp-skills --skill product-data-audit
Глубокий аудит продукта/бизнеса: данные, системы, решения, узкие места, контуры внедрения. На выходе — интерактивная HTML-визуализация (12 секций). Markdown-версия — опционально по запросу.
digraph audit_flow {
"Определить объект аудита" [shape=box];
"Собрать данные" [shape=box];
"Сгенерировать HTML (12 секций)" [shape=box];
"Открыть в браузере" [shape=box];
"Определить объект аудита" -> "Собрать данные";
"Собрать данные" -> "Сгенерировать HTML (12 секций)";
"Сгенерировать HTML (12 секций)" -> "Открыть в браузере";
}
Спросить у пользователя, если неочевидно:
workdir = корень git-репозитория текущего проекта. Если неочевидно — спросить у пользователя до шага 2.
Обнаружить и прочитать источники по категориям (конкретные файлы зависят от проекта):
Для каждого источника фиксировать: что внутри, дата snapshot, качество, ограничения.
Обнаружение источников: начать с CLAUDE.md / README.md в корне — они обычно описывают структуру проекта и указывают на канонические файлы. Затем ls + glob по корню для обнаружения остального.
Свежесть данных: если snapshot старше 14 дней — добавить [snapshot: YYYY-MM-DD] рядом с числом. Если старше 30 дней — пометить [УСТАРЕЛО: YYYY-MM-DD].
Если канонические файлы не найдены: пометить числовые утверждения НЕИЗВЕСТНО. [источник не найден] и продолжить аудит с доступными данными.
Основной артефакт = HTML ({workdir}/research/product-data-audit.html). Markdown-версия (.md) — опциональна, генерировать только по явному запросу пользователя.
Структура — 12 секций (0–11), см. references/report-structure.md. Секция 0 = диаграмма экосистемы.
Тегирование: каждое утверждение маркировать:
ФАКТ. — подтверждено данными, указать источникГИПОТЕЗА. — логичный вывод, требует проверкиНЕИЗВЕСТНО. — слепое пятно, данных нетПравило числовой конкретики (обязательно):
[файл:строка] или [система → запрос][число не найдено] вместо голого утвержденияТерминология: русский язык, англицизмы только для устоявшихся стандартов (CRM, API, KPI). См. references/terminology.md.
Рекомендации по отсутствующим артефактам: в секции 7 (контуры внедрения) проверить наличие 18 операционных артефактов из references/missing-artifacts-checklist.md. Отсутствующие — включить как рекомендации с приоритетом и минимальной версией. 4 категории: стратегия (NSM, OKR), AI-native (CLAUDE.md, промпты, runbook), инфраструктура данных (SSOT, определения метрик), governance (журнал решений, эскалация).
Создать {workdir}/research/product-data-audit.html по дизайн-спецификации из references/html-design-spec.md. Навигация = 12 секций (0–11).
open {workdir}/research/product-data-audit.html
# Если `open` недоступна — вывести абсолютный путь для ручного открытия
| Ошибка | Как избежать |
|--------|-------------|
| Англицизмы при наличии русского аналога | Проверять references/terminology.md |
| Факт без источника | Каждый ФАКТ. ссылается на файл/систему |
| Факт без числа | Если число доступно — получить и указать. "Самый маржинальный" → "$Y/единица, ~$Z/час [источник]" |
| Stale данные без маркировки | Snapshot > 14 дней → [snapshot: дата], > 30 дней → [УСТАРЕЛО: дата] |
| Смешение фактов и гипотез | Не приписывать уверенность неподтверждённому |
| Нет диаграммы экосистемы | Секция 0 обязательна: SVG с 4 слоями и потоками между нодами |
| Нет секции "Неизвестное" | Слепые пятна важнее фактов для решений |
Take serejaris/product-data-audit from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.