SKILLEMALL.ai

BC zayn-account-watch

Отслеживает новые публичные новости от клиентов, потенциальных клиентов, ключевых партнеров или конкурентов на их официальных сайтах, LinkedIn, в новостях, объявлениях о вакансиях, а также на сайтах выставок и мероприятий. Различает деловые сигналы, возможности для контактов, стратегические изменения, сигналы о рисках и контент, не требующий действий. На основе контекста вашего бизнеса предлагает связаться, понаблюдать, провести расследование или эскалировать риск. Автоматически удаляет дубликаты и обрабатывает статусы. Используется для первичного сканирования, инкрементального сканирования с момента последней проверки, выявления возможностей до и после выставок, а также для повторной проверки активности аккаунтов. Не используется для разовых корпоративных расследований, полного анализа общественного мнения, окончательного определения коммерческих возможностей, планирования последующих действий или прямого создания внешних сообщений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«持续跟踪客户、潜在客户、重点账户、合作伙伴或竞争对手在官网、LinkedIn、新闻、招聘、展会和活动官网中的新增公开动态,区分业务信号、联系…»

持续跟踪客户、潜在客户、重点账户、合作伙伴或竞争对手在官网、LinkedIn、新闻、招聘、展会和活动官网中的新增公开动态,区分业务信号、联系机会、战略变化、风险信号和无行动价值内容,并结合我方业务背景给出联系、观察、调查或风险升级建议,同时维护去重和处理状态。用于首次基线扫描、基于上次检查时间的增量扫描、展会前后机会识别和账户动态复查;不用于一次性企业背景调查、全量舆情分析、最终商机判定、跟进排期或直接生成对外话术。

ClawHub Agent Skills автор: zaynpeng v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 656 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Отслеживает новые публичные новости от клиентов, потенциальных клиентов, ключевых партнеров или конкурентов на их официальных сайтах, LinkedIn, в новостях…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктураИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 7. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 38
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 656 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 210 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 38 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a disclosed public-account monitoring workflow for business signals, with clear limits against private data collection, access bypassing, and unsupervised automation.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 авг. 2026 г.