SKILLEMALL.ai

AA abonten-lead-skill

Превращайте фотографии офлайн-плакатов, вывесок, флаеров и рекламных щитов в отслеживаемый конвейер бизнес-лидов: извлекайте видимые детали, исследуйте общедоступные деловые контакты и лиц, принимающих решения, с помощью ограниченного поиска на основе дерева, а также подготовьте панель Notion и исходящие сообщения. Используйте, когда пользователь предоставляет изображения офлайн-рекламы или запрашивает генерацию лидов ALS/офлайн. Не используйте для поиска частных лиц, обогащения данных брокерами или нежелательных исходящих сообщений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn photos of offline posters, signboards, flyers, and billboards int…»

Turn photos of offline posters, signboards, flyers, and billboards into a traceable business-lead pipeline: extract visible details, research public business contacts and decision-makers with a bounded TreeBased search, and prepare a Notion dashboard and outreach. Use when the user provides physical-advertising images or asks for ALS/offline lead generation. Do not use for private-person discovery, data-broker enrichment, or unsolicited outreach.

ClawHub Agent Skills автор: Ai With Enoch v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 728 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Превращайте фотографии офлайн-плакатов, вывесок, флаеров и рекламных щитов в отслеживаемый конвейер бизнес-лидов: извлекайте видимые детали, исследуйте…

Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторNotionПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
81/100
Дойдёт до конца
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 6. 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 81/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 44
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1728 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 450 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed workflow for turning offline business ads into researched public business leads, with external writes and outreach gated by explicit user approval.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 7 сент. 2026 г.