SKILLEMALL.ai

AC monitor-buying-signals

Отслеживайте список целевых аккаунтов на предмет публичных событий, которые означают, что кто-то находится на рынке, на основе Cargo — найм на должность, которую вы продаете, публикация чего-то нового или появление в ленте обнаружения, каждое событие с датой и ссылкой. Триггеры: «сообщи мне, когда эти аккаунты что-то сделают», «что изменилось у моих целевых аккаунтов», «кто сейчас на рынке», «настроить мониторинг намерений», «следи за этими компаниями для меня», «есть ли триггеры в этом списке». Намерения, триггеры, список наблюдения, время, актуальность. Пропускайте, когда: у вас еще нет списка аккаунтов — используйте build-tam-list; или вы хотите получить оценку соответствия, а не времени — используйте score-leads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Watch a list of target accounts for the public events that mean someon…»

Watch a list of target accounts for the public events that mean someone is in market, powered by Cargo — hiring for the role you sell into, saying something new, or turning up in a detection feed, each with a date and a link. Triggers: "tell me when these accounts do something", "what changed at my target accounts", "who is in market right now", "set up intent monitoring", "watch these companies for me", "any triggers on this list". Intent, triggers, watchlist, timing, freshness. Skip when: you have no account list yet — use build-tam-list; or you want a verdict on fit rather than on timing — use score-leads.

ClawHub Agent Skills автор: Cargo v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 167 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Отслеживайте список целевых аккаунтов на предмет публичных событий, которые означают, что кто-то находится на рынке, на основе Cargo — найм на должность…

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторGitHubЛюди и наймДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
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 64/100

    • 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
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 8
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2167 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 616 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill's main monitoring workflow is coherent, but it adds non-core vendor attribution telemetry and a GitHub starring action that should be reviewed before use.
    LLM: suspicious (high) · 15 авг. 2026 г.