AC slack-lead-scanner
Отслеживать канал Slack на предмет изображений/текста лидов (значки, визитные карточки), извлекать данные, обогащать с помощью Apollo.io API, позволять Apollo автоматически синхронизироваться с HubSpot, искать в HubSpot ссылку на нового контакта и отвечать в ветке с кратким изложением и ссылкой. Также отслеживает ответы в DM Slack для обновления полей HubSpot у существующих лидов. Используйте при настройке или управлении сканированием лидов на основе Slack, включая настройку опроса через cron.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Monitor a Slack channel for images/text of leads (badges, business car…»
Monitor a Slack channel for images/text of leads (badges, business cards), extract data, enrich with Apollo.io API, let Apollo auto-sync to HubSpot, search HubSpot for the new contact link, and reply in-thread with summary and link. Also monitors Slack DM replies to update HubSpot fields on existing leads. Use when setting up or managing Slack-based lead scanning, including polling configuration via cron.
Отслеживать канал Slack на предмет изображений/текста лидов (значки, визитные карточки), извлекать данные, обогащать с помощью Apollo.io API, позволять Apollo…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 · 4
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 4
✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 4 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.
Просканировано файлов: 3. 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 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (slack-lead-scanner) не совпадает с папкой (badgebot)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 21
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1182 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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)
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 408 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 21 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.