AF lead-scorer
Оценивает потенциального клиента сайта по шкале от 0 до 100 на основе сигналов аудита из навыка website-auditor, присваивает уровень приоритета (Горячий/Теплый/Прохладный/Холодный) и записывает результат в Google Sheet. Применяет взвешенную систему оценки по 8 параметрам аудита. Используйте как финальный шаг в конвейере построения списка потенциальных клиентов после выполнения website-auditor и contact-enrichment. Требует GOOGLE_SHEET_NAME и GOOGLE_CREDS_FILE для вывода в Google Sheets.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Score a website lead 0–100 based on audit signals from the website-aud…»
Score a website lead 0–100 based on audit signals from the website-auditor skill, assign a priority tier (Hot/Warm/Lukewarm/Cold), and write the result to a Google Sheet. Applies a weighted rubric across 8 audit dimensions. Use as the final step in the lead list building pipeline after website-auditor and contact-enrichment have run. Requires GOOGLE_SHEET_NAME and GOOGLE_CREDS_FILE for Google Sheets output.
Оценивает потенциального клиента сайта по шкале от 0 до 100 на основе сигналов аудита из навыка website-auditor, присваивает уровень приоритета…
Как процесс F 34/100 · Не запустится — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается
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 34/100
- 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
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (lead-scorer) не совпадает с папкой (lead-scorer-pro)
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2667 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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)
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.