SKILLEMALL.ai

AD communication-dna

Анализирует речь и расшифровки встреч для построения профилей общения — словарный отпечаток, обнаружение слов-паразитов, речевые паттерны, извлечение обязательств, анализ настроений, определение тем и сравнение спикеров. Используйте для анализа расшифровок, профилирования спикеров, сравнения стилей общения, обработки аудиозаписей/расшифровок встреч, поиска обязательств/обещаний на встречах или понимания речевых паттернов собеседника. Поддерживает форматы расшифровок TXT, SRT, VTT и JSON. Интегрируется с Personal CRM и Knowledge Base.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze speech and meeting transcriptions to build communication profi…»

Analyze speech and meeting transcriptions to build communication profiles — vocabulary fingerprints, filler word detection, speech patterns, commitment extraction, sentiment arcs, topic detection, and speaker comparison. Use when asked to analyze transcripts, profile speakers, compare communication styles, ingest meeting recordings/transcriptions, find commitments/promises in meetings, or understand someone's speaking patterns. Supports TXT, SRT, VTT, and JSON transcript formats. Integrates with Personal CRM and Knowledge Base.

ClawHub Agent Skills автор: artofcoding-by-hanif v1.0.1 20 файлов тело ≈ 921 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует речь и расшифровки встреч для построения профилей общения — словарный отпечаток, обнаружение слов-паразитов, речевые паттерны, извлечение…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 20. 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 43/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 921 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 533 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill mostly does the advertised transcript analysis, but it handles sensitive meeting, CRM, and knowledge-base data with broad unauthenticated integration actions and persistent copying across local systems.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.