SKILLEMALL.ai

AC build-tam-list

Создайте список общего адресуемого рынка компаний, отфильтрованный по отрасли, численности персонала и географии, на основе Cargo. Триггеры: "создать список TAM", "сколько компаний соответствуют нашему ICP", "перечислить все SaaS-компании в Европе с численностью менее 200 сотрудников", "оценить наш адресуемый рынок", "найти целевые аккаунты", "составление списка", "создать список компаний". Поставщики: salesNavigator. Пропускать, когда: вам нужны люди в этих компаниях — используйте find-b2b-leads или find-stakeholders; или вам нужны компании по технологическому стеку — используйте find-companies-using-tech.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a total addressable market list of companies filtered by industr…»

Build a total addressable market list of companies filtered by industry, headcount, and geography, powered by Cargo. Triggers: "build a TAM list", "how many companies match our ICP", "list every SaaS company in Europe under 200 employees", "size our addressable market", "find target accounts", "list building", "build a list of companies". Providers: salesNavigator. Skip when: you want the people at those companies — use find-b2b-leads or find-stakeholders; or you want companies by tech stack — use find-companies-using-tech.

ClawHub Agent Skills автор: Cargo v1.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 063 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Создайте список общего адресуемого рынка компаний, отфильтрованный по отрасли, численности персонала и географии, на основе Cargo.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторGitHubОперации и проектыРазработкатип 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
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Шаги. Шагов: 2
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1063 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill mainly does what it claims, but it also adds automatic Cargo session attribution and an unrelated GitHub starring flow that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 16 авг. 2026 г.