SKILLEMALL.ai

AD outbound-calling

Этот навык вызывает робота автоматического обзвона Alibaba Cloud Xiaomi, чтобы совершать автоматические голосовые вызовы по указанному списку номеров телефонов, поддерживает настраиваемые сценарии диалогов, может обрабатывать десятки или тысячи номеров в пакетном режиме и отслеживать ход выполнения задач обзвона в реальном времени. Используйте этот навык, когда вопросы пользователя касаются «пакетного обзвона клиентов для уведомления о чем-либо», «автоматического обзвона для проведения опросов удовлетворенности или обратной связи», «использования робота для совершения звонков с приглашением на собеседование или напоминанием о мероприятии», «прямого обзвона после получения номеров из предыдущих этапов (например, CRM, проверки резюме)».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«该技能调用阿里云晓蜜外呼机器人,向指定手机号码列表发起自动语音外呼,支持自定义话术场景,可批量处理数十至数千个号码,并实时追踪外呼任务进度。…»

该技能调用阿里云晓蜜外呼机器人,向指定手机号码列表发起自动语音外呼,支持自定义话术场景,可批量处理数十至数千个号码,并实时追踪外呼任务进度。 当用户问题涉及「批量给客户打电话通知某件事」「自动外呼做满意度调查或回访」「用机器人拨打面试邀约或活动提醒」「从前置节点(如 CRM、简历筛查)获取号码后直接外呼」时使用该技能。

ClawHub Agent Skills автор: yuya-xyf v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 392 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Этот навык вызывает робота автоматического обзвона Alibaba Cloud Xiaomi, чтобы совершать автоматические голосовые вызовы по указанному списку номеров…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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 (outbound-calling) не совпадает с папкой (intelligent-outbound-call)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (node), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 56
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1392 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 160 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill openly performs Alibaba Cloud bulk outbound calling, but it needs Review because it can place real calls at scale, incur costs, and send broad personal or business context to Alibaba Cloud.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.