AC lead-enrichment
Превратите имя в полное досье за секунды. Введите имя + компанию (или email, или URL LinkedIn) и получите подробный профиль с ссылками на социальные сети, биографией, информацией о компании, недавней активностью и персонализированными темами для разговора. Агрегирует данные из нескольких общедоступных источников — LinkedIn, Twitter, GitHub, веб-сайты компаний, новости — чтобы вы могли пропустить ручной поиск и перейти непосредственно к персонализированным рассылкам. Ваш агент выполнит детективную работу, пока вы заключаете сделки. Поддерживает одиночное обогащение, пакетную обработку и несколько выходных форматов (JSON, Markdown, готовый для CRM). Используйте при исследовании потенциальных клиентов, подготовке к продажам, персонализации холодных рассылок или создании списков лидов. Идеально сочетается с trawler для автономной генерации лидов → обогащения → исходящих рассылок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a name into a full dossier in seconds. Feed in a name + company (…»
Turn a name into a full dossier in seconds. Feed in a name + company (or email, or LinkedIn URL) and get back a rich profile with social links, bio, company intel, recent activity, and personalized talking points. Aggregates data from multiple public sources — LinkedIn, Twitter, GitHub, company websites, news — so you can skip the manual research and jump straight to personalized outreach. Your agent does the detective work while you close deals. Supports single enrichment, batch processing, and multiple output formats (JSON, Markdown, CRM-ready). Use when researching prospects, preparing for sales calls, personalizing cold outreach, or building lead lists. Pairs perfectly with trawl for autonomous lead gen → enrichment → outreach pipelines.
Превратите имя в полное досье за секунды.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 7. 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 52/100
- 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: 3, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Шаги. Шагов: 87
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2875 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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 751 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.