SKILLEMALL.ai

BC sales-compensation-and-territory

Разрабатывает квоты, территории и комиссионные планы, которые производят необходимое бизнесу поведение — оценка размеров территорий относительно реального потенциала, установка квот, которые люди могут достигать достаточно часто, чтобы верить в них, выбор того, что оплачивать, обработка ускорителей, авансов, возвратов и споров, а также изменение плана без разрушения доверия. Используйте это для создания или исправления комиссионного плана, распределения территорий, выяснения причин, по которым представители гонятся за не теми сделками, или для планирования изменения в середине года.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs quotas, territories and commission plans that produce the beha…»

Designs quotas, territories and commission plans that produce the behavior the business needs — sizing territories against real potential, setting quotas people can hit often enough to believe in, choosing what to pay on, handling accelerators, draws, clawbacks and disputes, and changing a plan without destroying trust. Use this to build or fix a comp plan, allocate territories, work out why reps are chasing the wrong deals, or plan a mid-year change.

cbrock84/headcount Agent Skills автор: cbrock84 2 файла тело ≈ 1 192 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 16 ч назад

Разрабатывает квоты, территории и комиссионные планы, которые производят необходимое бизнесу поведение — оценка размеров территорий относительно реального…

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
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

    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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1192 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 455 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.