AB apify-booking-host-leads
Находите и обогащайте B2B-лиды с Booking.com — отели, апартаменты и дома для отпуска — и извлекайте реальные контактные данные каждого владельца или управляющего недвижимостью (электронная почта, телефон, название компании, регистрационный номер). Используйте, когда пользователь говорит что-то вроде «получить электронные письма с Booking.com», «генерация лидов Booking.com», «найти контакты туроператора / управляющего недвижимостью / владельца», «извлечь электронные письма владельцев жилья» или «создать список владельцев Booking». Электронная почта владельца обычно уже находится в поле traderInfo скрейпера Booking (раскрытие информации о прозрачности торговли в ЕС/Австралии) — этот навык использует это в первую очередь и использует скрейпер электронной почты Google Maps только в качестве резервного варианта, вместо того чтобы полагаться в первую очередь на Google Maps (который в основном возвращает не ту компанию).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Find and enrich B2B leads from Booking.com - hotels, apartments, and v…»
Find and enrich B2B leads from Booking.com - hotels, apartments, and vacation rentals - and pull each host's or property manager's real contact details (email, phone, company name, registration number). Use when the user says things like "get emails from Booking.com", "Booking.com lead generation", "find tour operator / property manager / host contacts", "scrape accommodation owner emails", or "build a list of Booking hosts". The host's email is usually already inside the Booking scraper's traderInfo field (EU/AU trader-transparency disclosure) - this skill leads with that and uses a Google Maps email scraper only as a fallback, instead of relying on Google Maps first (which mostly returns the wrong business).
Находите и обогащайте B2B-лиды с Booking.com — отели, апартаменты и дома для отпуска — и извлекайте реальные контактные данные каждого владельца или…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "author_url"
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 16, расплывчатых формулировок: 1
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2039 токенов
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 719 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.