SKILLEMALL.ai

AC biz-relationship-pulse

Сканирует электронную почту и LinkedIn на предмет застойных коммерческих отношений и предлагает кандидатов для возобновления с оцененными брифами. Используйте, когда пользователь хочет активизировать холодные лиды, возобновить партнерские отношения или определить инвестиционные беседы, которые стоит возобновить.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Scans email and LinkedIn for stalled commercial relationships and surf…»

Scans email and LinkedIn for stalled commercial relationships and surfaces re-ignition candidates with scored briefs. Use when a user wants to warm up cold leads, revive partnerships, or identify investor conversations worth restarting.

ClawHub Agent Skills автор: Nico Lumma v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 290 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Сканирует электронную почту и LinkedIn на предмет застойных коммерческих отношений и предлагает кандидатов для возобновления с оцененными брифами.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Implicit keys need to be on a single line at line 18, column 1: Finds the conversations that went quiet at the wrong moment. ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 78
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3290 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 236 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This skill has a legitimate business purpose, but it can repeatedly scan and store private business communications without enough explicit consent, scoping, or retention controls.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.