SKILLEMALL.ai

AB ivr-voice-pack

Создание озвученного пакета IVR для телефонного меню: приветствие, меню, ожидание, перевод, внерабочее время и сообщения об ошибках в едином фирменном стиле. Эта студия озвучивания телефонных меню и магазин озвучивания горячих линий записывает около двенадцати стандартных подсказок в качестве голосового меню, которое вы можете вставить в коммутатор. Используйте для подсказок IVR, озвучивания колл-центров, аудио для автоответчиков и телефонных меню обслуживания клиентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a labeled IVR voice pack for a phone tree: welcome, menu, hold,…»

Build a labeled IVR voice pack for a phone tree: welcome, menu, hold, transfer, after-hours, and error prompts in one consistent brand voice. This phone tree voice studio and hotline voiceover shop records about twelve default prompts as a voice menu you can drop into the switch. Use it for IVR prompts, call center voice, auto attendant audio, and customer-service phone menus.

ClawHub Agent Skills автор: beatra-ai v0.1.2 MIT-0 14 файлов тело ≈ 1 801 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Создание озвученного пакета IVR для телефонного меню: приветствие, меню, ожидание, перевод, внерабочее время и сообщения об ошибках в едином фирменном стиле.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторКонтакт-центрИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 14. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1801 токенов
    • low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели

    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
    • -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 379 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (8 из 8)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The voice-pack workflow is legitimate, but the skill requests broad account and spending permissions and silently self-updates local code by default, so it needs Review before installation.
    LLM: suspicious (high) · 6 сент. 2026 г.