SKILLEMALL.ai

AC gtm-account-research

Проводите глубокое исследование целевой компании и создавайте структурированный отчет по аналитике аккаунта, охватывающий технологический стек, сигналы покупки, ключевые персоны и рекомендуемый угол взаимодействия. Используйте перед началом работы, первым звонком, демонстрацией или настройкой кампании ABM. Срабатывает по запросам: «исследовать этот аккаунт», «кратко расскажи мне о [компания]», «что я знаю о [компания]» или при подготовке к встрече с указанным аккаунтом.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deep-dive a target company and produce a structured account intelligen…»

Deep-dive a target company and produce a structured account intelligence brief covering tech stack, buying signals, key personas, and a recommended engagement angle. Use before outreach, a first call, a demo, or setting up an ABM campaign. Triggered by: "research this account," "brief me on [company]," "what do I know about [company]," or when preparing for a meeting with a named account.

ClawHub Agent Skills автор: davidslavich v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 412 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Проводите глубокое исследование целевой компании и создавайте структурированный отчет по аналитике аккаунта, охватывающий технологический стек, сигналы…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторПродажи и CRMИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 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: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 6
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 412 токенов

    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)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a markdown-only sales account research skill that uses public web research and does not request code execution, credentials, persistence, or local data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.