SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC agentic-osint-contact-base

Проверенная база B2B контактов — сопоставление реестра, подтверждение по каждому полю, отсутствие угаданных email, GDPR. Используйте при создании списка лидов, поиске рабочего email или обогащении контактов. Триггер по фразам "создать список лидов", "найти email", "обогатить эти контакты", "соответствует ли это GDPR".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Method for a verified B2B contact base — registry mapping, per-field p…»

Method for a verified B2B contact base — registry mapping, per-field proof, no guessed emails, GDPR. Use when building a lead list, finding a work email, or enriching contacts. Trigger on "build a lead list", "find their email", "enrich these contacts", "is this GDPR compliant".

ClawHub Agent Skills автор: Alexandre Bloch v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 266 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 25 ч назад

Проверенная база B2B контактов — сопоставление реестра, подтверждение по каждому полю, отсутствие угаданных email, GDPR.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: шаги, входы и предусловия, повторный запуск

АнализаторИИ и агентыПравотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Шаги вес 15
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. 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 · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5266 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100

  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5266 токенов
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed method for building sourced B2B contact lists with privacy guardrails, and it does not include hidden code, uploads, or automatic outreach.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.