AB booking-manager
AI-менеджер бронирований, который подключается к любой существующей системе бронирования и позволяет владельцам бизнеса управлять встречами через свой телефон (Telegram, WhatsApp и т. д.). Используйте, когда: настраиваете AI-ассистента для отслеживания бронирований, уведомления владельцев о новых запросах, подтверждения/переноса/отмены встреч в диалоговом режиме, отправки профессиональных писем клиентам с приглашениями в календарь и предоставления сводок расписания. Работает с любым источником данных: SQL базы данных (PostgreSQL, SQLite/Turso, MySQL), REST API (Calendly, Square, Fresha), Google Sheets или веб-хуки. Триггеры: «ассистент бронирования», «менеджер встреч», «управление бронированиями по телефону», «AI-ресепшионист», «уведомления о бронировании», «система бронирования салона».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered booking manager that connects to any existing booking syste…»
AI-powered booking manager that connects to any existing booking system and lets business owners manage appointments through their phone (Telegram, WhatsApp, etc.). Use when: setting up an AI assistant to monitor bookings, notify owners of new enquiries, confirm/reschedule/cancel appointments conversationally, send professional customer emails with calendar invites, and provide schedule summaries. Works with any data source: SQL databases (PostgreSQL, SQLite/Turso, MySQL), REST APIs (Calendly, Square, Fresha), Google Sheets, or webhooks. Triggers on: "booking assistant", "appointment manager", "manage bookings via phone", "AI receptionist", "booking notifications", "salon booking system".
AI-менеджер бронирований, который подключается к любой существующей системе бронирования и позволяет владельцам бизнеса управлять встречами через свой телефон…
Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository"
Процессный рейтинг: все десять параметров 73/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2892 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
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 697 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.