BD find-customers
Поиск клиентов / Поиск клиентов / Лиды / Навык получения клиентов из комментариев. Используется для поиска клиентов, привлечения клиентов, поиска лидов, потенциальных клиентов, списков клиентов, привлечения клиентов с помощью ИИ, привлечения клиентов из социальных сетей, анализа комментариев, получения клиентов из комментариев, получения клиентов из комментариев, получения клиентов из Xiaohongshu, получения клиентов из Douyin, получения клиентов из Kuaishou, выявления покупательского намерения, AI-лидов, клиентов с высоким намерением и списков клиентов для последующего контакта из общедоступных комментариев в Douyin, Xiaohongshu, Kuaishou. Применим в сценариях «искать клиентов», «помоги мне найти клиентов», «привлечь клиентов», «лиды», «потенциальные клиенты», «список клиентов», «анализ комментариев», «проанализировать комментарии», «кто хочет купить мой продукт», «найти лиды из Xiaohongshu/Douyin/Kuaishou», «составить список клиентов» и т. д. После включения коннектора можно сразу попробовать; если инструмент не отображается, сначала следуйте инструкциям по подключению.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«找客户 / Find Customers / 销售线索 / 评论区获客 Skill。用于找客户、获客、销售线索、潜在客户、客户名单、AI获客…»
找客户 / Find Customers / 销售线索 / 评论区获客 Skill。用于找客户、获客、销售线索、潜在客户、客户名单、AI获客、社媒获客、评论分析、评论获客、评论区获客、小红书获客、抖音获客、快手获客，从抖音、小红书、快手公开评论中识别购买意向、AI sales leads、高意向客户和可跟进客户名单。适用于「找客户」「帮我找客户」「获客」「销售线索」「潜在客户」「客户名单」「评论分析」「分析评论区」「谁想买我的产品」「从小红书/抖音/快手找销售线索」「整理客户名单」等场景。连接器启用后可直接试跑；看不到工具时先按接线步骤启用。
Поиск клиентов / Поиск клиентов / Лиды / Навык получения клиентов из комментариев.
Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100
- 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 (find-customers) не совпадает с папкой (opc-comment-lead-radar)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 84
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2768 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 274 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 19 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 84 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.