AC prospect-enrichment
Обогащает профили потенциальных клиентов и компаний, сканируя их веб-сайт и ища дополнительный контекст для создания полных профилей. Используйте, когда пользователь хочет обогатить потенциального клиента, проанализировать сайт потенциального клиента, провести обогащение сайта, узнать о компании, создать профиль компании, провести исследование потенциального клиента, узнать, чем занимается компания, или провести глубокое изучение компании. Также используйте, когда пользователь упоминает «enrich prospect», «company profile», «prospect research», «company deep dive» или «what does this company do». Этот навык сочетает сканирование сайта с веб-поиском для создания полных профилей потенциальных клиентов — для необработанного сканирования сайта см. firecrawl-cli; для необработанного поиска компаний см. exa-company-research; для построения списка потенциальных клиентов см. exa-lead-generation. См. cold-email для использования обогащенных профилей в рассылках, см. competitive-intelligence для исследований, ориентированных на конкурентов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enriches prospect and company profiles by scraping their website and s…»
Enriches prospect and company profiles by scraping their website and searching for additional context to build comprehensive profiles. Use when the user wants to enrich a prospect, analyze a prospect site, do site enrichment, learn about a company, build a company profile, do prospect research, find out what a company does, or do a company deep dive. Also use when the user mentions 'enrich prospect,' 'company profile,' 'prospect research,' 'company deep dive,' or 'what does this company do.' This skill combines site scraping with web search for comprehensive prospect profiles -- for raw site scraping, see firecrawl-cli; for raw company search, see exa-company-research; for lead list building, see exa-lead-generation. See cold-email for using enriched profiles in outreach, see competitive-intelligence for competitor-focused research.
Обогащает профили потенциальных клиентов и компаний, сканируя их веб-сайт и ища дополнительный контекст для создания полных профилей.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (prospect-enrichment) не совпадает с папкой (abm-prospect-enrichment)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1866 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)
- +3Длина description 844: рекомендуется 120–800 символов
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.