SKILLEMALL.ai

BD enrich-company-data

Дополните список компаний данными о них: отрасль, размер, география, год основания и местоположение штаб-квартиры. Работает на Cargo. Триггеры: «дополнить эти компании», «добавить размер и отрасль компании в мой список», «получить данные о компаниях для этих доменов», «дополнить предоставленную таблицу с доменами компаний», «заполнить данные о компании», «обогащение данных о компаниях», «дополнить компании», «в какой отрасли этот бизнес», «каков размер этой организации». Поставщики: cargo. Пропускать, если: вам нужна история финансирования — используйте track-funding-rounds; или технологический стек — используйте find-companies-using-tech.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enrich a list of companies with firmographics — industry, size, geogra…»

Enrich a list of companies with firmographics — industry, size, geography, founding year, and headquarters, powered by Cargo. Triggers: "enrich these companies", "add company size and industry to my list", "get firmographics for these domains", "enrich a supplied spreadsheet of company domains once", "fill in company data", "company enrichment", "enrich companies", "what sector is this business in", "how big is this organisation". Providers: cargo. Skip when: you want funding history — use track-funding-rounds; or tech stack — use find-companies-using-tech.

ClawHub Agent Skills автор: Cargo v1.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 178 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 6 дн назад

Дополните список компаний данными о них: отрасль, размер, география, год основания и местоположение штаб-квартиры.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

СправочникGitHubДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 2. 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 47/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 25Шаги. Шагов: 1
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1178 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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)
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 563 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill performs its stated company-enrichment task, but it also adds unrelated attribution, local agent-config inspection, unpinned installs, and a GitHub star workflow that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · 29 сент. 2026 г.