SKILLEMALL.ai
EN Войти

AB prospect-enrich

Обогатите список потенциальных клиентов (URL профилей, слагов или имен) данными о должности и опыте из LinkedIn через Veezee. Используйте, когда пользователь хочет узнать текущие должности, компании или историю работы известных людей, или просит "обогатить" лиды/потенциальных клиентов/кандидатов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enrich a list of prospects (profile URLs, slugs, or names) with Linked…»

Enrich a list of prospects (profile URLs, slugs, or names) with LinkedIn role and experience data via Veezee. Use when the user wants current titles, companies, or work history for known people, or asks to "enrich" leads/prospects/candidates.

ClawHub Agent Skills автор: Veezee v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 043 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Обогатите список потенциальных клиентов (URL профилей, слагов или имен) данными о должности и опыте из LinkedIn через Veezee.

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураПродажи и CRMтип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

    • 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-enrich) не совпадает с папкой (veezee-prospect-enrich)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1043 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 242 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward LinkedIn prospect-enrichment helper that uses a disclosed Veezee API integration.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.