BD wininsales-crm
Используйте, когда пользователям нужен 赢在销客CRM, wininsales, WininSales CRM, 企业微信CRM, 企微CRM или CRM для продаж, включая поиск клиентов, проверку на дубликаты, проверку владения, создание клиентов, записи о последующих действиях, назначение, обмен, восстановление из общего пула, управление лидами и возможностями, контракты, платежи, напоминания об истечении срока действия, списки неактивных клиентов, поиск продуктов, поиск сотрудников, анализ производительности или ежедневные отчеты. Применимо для сценариев, таких как «существует ли клиент/кому принадлежит/ввод клиента/запись о последующих действиях/назначение и обмен/проверка контракта и оплаты/проверка истекающих или не отслеживаемых клиентов/написание ежедневного отчета».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when users need 赢在销客CRM, wininsales, WininSales CRM, 企业微信CRM, 企微CR…»
Use when users need 赢在销客CRM, wininsales, WininSales CRM, 企业微信CRM, 企微CRM, or CRM sales operations, including customer search, duplicate check, ownership lookup, customer creation, follow-up records, assignment, sharing, public-pool recovery, lead and opportunity management, contracts, payments, expiry reminders, inactive-customer lists, product lookup, employee lookup, performance analysis, or daily reports. 适用于“客户是否存在/在谁名下/录入客户/记录跟进/分配共享/查合同回款/查到期或未跟进客户/写日报”等场景。
Используйте, когда пользователям нужен 赢在销客CRM, wininsales, WininSales CRM, 企业微信CRM, 企微CRM или CRM для продаж, включая поиск клиентов, проверку на дубликаты…
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 6354 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 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: 11, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6354 токенов
- 100Шаги. Шагов: 74
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 17. 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
- -297 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 466 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 70 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 74 пунктов
- +4Есть примеры (48 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.