SKILLEMALL.ai

AD account-scoring

Поддерживайте актуальность всех аккаунтов, оценивая и ранжируя их в соответствии с вашим ICP с помощью развернутого агента, который переоценивает аккаунты по мере их поступления и при изменении ICP, записывая обоснование обратно в CRM. Триггеры: «поддерживать оценку наших аккаунтов по мере их поступления», «переоценивать все при изменении ICP», «какие аккаунты команда должна проработать в первую очередь», «наша оценка — это электронная таблица, которой никто не доверяет», «почему этот аккаунт относится к категории А», «настроить ранжирование аккаунтов». Cargo CDK, defineAgent, cargo_score, cargo_tier, HubSpot, Salesforce, Attio. Пропускать, когда: кто-то передает вам список и хочет его однократно квалифицировать, что является задачей cargo-gtm, а не развернутого скорера.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Keep every account scored and tiered against your written ICP by a dep…»

Keep every account scored and tiered against your written ICP by a deployed agent that re-scores as accounts arrive and as the ICP changes, writing the rationale back to the CRM. Triggers: "keep our accounts scored as they arrive", "re-score everything when the ICP changes", "which accounts should the team work first", "our scoring is a spreadsheet nobody trusts", "why is this account tier A", "stand up account tiering". Cargo CDK, defineAgent, cargo_score, cargo_tier, HubSpot, Salesforce, Attio. Skip when: someone hands you a list and wants it qualified once, which is cargo-gtm's job, not a deployed scorer's.

ClawHub Agent Skills автор: Cargo v0.2.0 MIT-0 13 файлов тело ≈ 2 624 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Поддерживайте актуальность всех аккаунтов, оценивая и ранжируя их в соответствии с вашим ICP с помощью развернутого агента, который переоценивает аккаунты по…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ГенераторHubSpotSalesforceПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

    • 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: 10, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2624 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

    • +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
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 617 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill does what it says: it scores CRM accounts with an AI agent and writes score fields back, with some deployment checks users should perform first.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 18 авг. 2026 г.