SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC whatsapp-business-ai

Автоматизирует WhatsApp-переписку для местного бизнеса — ответы, бронирования, сбор лидов и последующие действия. Разработан для тренажерных залов, ресторанов, салонов, клиник и сервисных компаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automates WhatsApp conversations for local businesses — replies, booki…»

Automates WhatsApp conversations for local businesses — replies, bookings, lead capture, and follow-ups. Designed for gyms, restaurants, salons, clinics, and service-based businesses.

ClawHub Agent Skills автор: marcvanstad v1.0.0 MIT-0 10 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 895 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Автоматизирует WhatsApp-переписку для местного бизнеса — ответы, бронирования, сбор лидов и последующие действия.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

ПроцедураWhatsAppИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url reference/config/business.yaml:54
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    escalation_webhook: "https://hooks.slack.com/services/..."
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-secret-in-url-exfil-host SKILL.md:87
    Учётные данные уходят в строке запроса URL на известный хост эксфильтрации (значение-заглушка)
    -d "object=whatsapp_business_account&callback_url=https://your-ngrok-url.ngrok.io/webhook&verify_token=…"
    заглушка
  • низкая Утечка данных exfil-webhook-url SKILL.md:87
    URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (значение-заглушка)
    -d "object=whatsapp_business_account&callback_url=https://your-ngrok-url.ngrok.io/webhook&verify_token=…"
    заглушка

Просканировано файлов: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1895 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

  • +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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 183 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 19 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This WhatsApp automation skill is not malware, but it needs Review because it can store customer chats, book appointments, send follow-ups, and share details with other services without enough consent and retention guidance.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.