BD voice-memory-features
Обеспечьте голосовым агентам автоматическую память о каждом разговоре с помощью BlueColumn. Семь функций: Голосовая память (автоматически запоминает каждый звонок), Голосовой контекст (вспоминает перед ответом), Голосовой журнал (сохраняет произнесенные мысли), Голосовой CRM (запоминает разговоры и предпочтения клиентов), Голосовая память о встречах (записывает/транскрибирует/резюмирует встречи), Голосовая память для коучинга (отслеживает цели и прогресс), Голосовая память о продажах (запоминает возражения, последующие действия и историю клиента). Используйте, когда голосовому/телефонному агенту нужно запоминать звонящих, встречи, коучинговые сессии, продажные звонки или записи в журнале; при записи голосовых транскрипций в BlueColumn; или когда звонящему нужна непрерывность между звонками.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Give voice agents automatic memory of every conversation using BlueCol…»
Give voice agents automatic memory of every conversation using BlueColumn. Seven features: Voice Memory (auto-remember every call), Voice Context (recall before answering), Voice Journal (store spoken thoughts), Voice CRM (remember customer conversations and preferences), Voice Meeting Memory (record/transcribe/summarize meetings), Voice Coaching Memory (track goals and progress), Voice Sales Memory (remember objections, follow-ups, and customer history). Use when a voice/phone agent needs to remember callers, meetings, coaching sessions, sales calls, or journal entries; when wiring voice transcripts into BlueColumn; or when a caller needs continuity across calls.
Обеспечьте голосовым агентам автоматическую память о каждом разговоре с помощью BlueColumn.
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Give voice agents automatic memory of every conversation using Blu… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "permissions"
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 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: 1, без проверки текущего состояния
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 889 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 672 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.