SKILLEMALL.ai
EN Войти

AD gtm-skill-packs

Полный набор навыков B2B GTM для iCustomer Audience Loop. Охватывает определение ICP, исследование аккаунтов, оценку лидов (фреймворк FIRE), поиск потенциальных клиентов, подготовку к встречам, исходянюю стратегию и входящую маршрутизацию. Используйте при запросе любой задачи GTM. Триггеры: «помоги мне определить наш ICP», «исследуй этот аккаунт», «оцени этого лида», «составь список потенциальных клиентов», «подготовь меня к звонку», «напиши холодное письмо», «создай исходящую кампанию», «разработай наше входящее движение», «кого мне таргетировать», «квалифицируй этот аккаунт», «ранжируй мой пайплайн».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full B2B GTM skill suite for iCustomer Audience Loop. Covers ICP defin…»

Full B2B GTM skill suite for iCustomer Audience Loop. Covers ICP definition, account research, lead scoring (FIRE framework), prospecting, meeting prep, outbound strategy, and inbound routing. Use when any GTM task is requested. Triggers: "help me define our ICP," "research this account," "score this lead," "build a prospect list," "prep me for my call," "write a cold email," "build an outbound campaign," "design our inbound motion," "who should I target," "qualify this account," "rank my pipeline."

ClawHub Agent Skills автор: davidslavich v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 448 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Полный набор навыков B2B GTM для iCustomer Audience Loop.

Как процесс D 36/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ПроцедураПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
36/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 9. 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 36/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 448 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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 504 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 3 заголовков
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This GTM skill is mostly coherent, but it can direct agents to sync prospect data into external ad and outreach tools without clear approval or rollback controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.