BF ai-sales-lead-radar
Радар AI-лидов для продаж. Незаменим для сотрудников отдела продаж, BD и партнеров, когда нужно найти лиды, привлечь клиентов: поиск лидов, обнаружение потенциальных клиентов, информация о планируемых проектах (за 6-18 месяцев), намерениях о закупках (за 1-3 месяца до тендера), продлении контрактов (замена текущего поставщика), сортировка лидов по сумме и срочности, ежедневная подписка на сводку бизнес-возможностей. Предоставляет список лидов, отсортированных по ценности, для указанной отрасли/продукта/региона. Используйте этот навык, даже если пользователь не упоминает «лиды», но говорит о поиске клиентов, развитии рынка, поиске бизнес-возможностей, «кто купит наш продукт» и т. д.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI销售线索雷达。当政企销售/BD/渠道人员想找销售线索、开发客户时，必须使用此SKILL：销售线索挖掘、潜在客户发现、拟建项目（提前6-1…»
AI销售线索雷达。当政企销售/BD/渠道人员想找销售线索、开发客户时，必须使用此SKILL：销售线索挖掘、潜在客户发现、拟建项目（提前6-18个月布局）、采购意向（发标前1-3个月对接）、临期续约（替换现供应商）、线索按金额与紧急度排序、每日商机晨报订阅。给一个行业/产品/地区即输出按价值排序的线索清单。即使用户没有提到「线索」，只要涉及找客户、开发市场、挖商机、谁会买我们产品等需求，都应使用本SKILL。
Радар AI-лидов для продаж.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/auto-register.md, references/workflow.md, references/api-quick.md
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/auto-register.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/workflow.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/api-quick.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/report-template.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/render_report.py
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 5 файла(ов): references/auto-register.md, references/workflow.md, references/api-quick.md
- 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
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1748 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 205 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 56.