SKILLEMALL.ai

AC follow-up-engine

Автоматизированный механизм планирования и выполнения последующих действий для клиентов в B2B-продажах. Создает персонализированные черновики электронных писем для последующих действий на основе этапа клиента, даты последнего контакта и стратегии последующих действий. Интегрируется с CRM-системами (настраиваемо) для синхронизации записей о последующих действиях. Используйте, когда вам нужно автоматизировать исходящие последующие действия в продажах, планировать напоминания или создавать контент для последующих действий по электронной почте для неактивных лидов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated customer follow-up scheduling and execution engine for B2B s…»

Automated customer follow-up scheduling and execution engine for B2B sales. Generates personalized follow-up email drafts based on customer stage, last contact date, and follow-up strategy. Integrates with CRM systems (configurable) to sync follow-up records. Use when you need to automate outbound sales follow-ups, schedule reminders, or generate follow-up email content for dormant leads.

ClawHub Agent Skills автор: Jaden's built a claw v1.0.0 MIT-0 9 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 013 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизированный механизм планирования и выполнения последующих действий для клиентов в B2B-продажах.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
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: 8. 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 53/100

    • 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
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1013 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • -5В тексте остались TODO / заглушки
    • -212 эмодзи в инструкциях: шум для модели
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 391 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 28 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This CRM follow-up skill is mostly coherent, but it can repeatedly write customer follow-up records into OKKI and store customer data without a clearly enforced review, rollback, or containment boundary.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.