SKILLEMALL.ai

AC customer-research

Когда пользователь хочет провести, проанализировать или синтезировать исследование клиентов. Используйте, когда пользователь упоминает «исследование клиентов», «исследование ICP», «поговорить с клиентами», «анализировать транскрипты», «интервью с клиентами», «анализ опросов», «анализ тикетов поддержки», «голос клиента», «VOC», «создать персоны», «персоны клиентов», «задачи, которые нужно выполнить», «JTBD», «что говорят клиенты», «с чем борются клиенты», «майнинг Reddit», «обзоры G2», «майнинг обзоров», «цифровые водопои», «исследование сообщества», «исследование форума», «обзоры конкурентов», «настроение клиентов» или «узнать, почему клиенты уходят/конвертируются/покупают». Используйте как для анализа существующих исследовательских активов, так и для сбора новых исследований из онлайн-источников. Для написания текстов на основе исследований см. copywriting. Для действий на основе исследований по улучшению страниц см. cro.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to conduct, analyze, or synthesize customer resear…»

When the user wants to conduct, analyze, or synthesize customer research. Use when the user mentions "customer research," "ICP research," "talk to customers," "analyze transcripts," "customer interviews," "survey analysis," "support ticket analysis," "voice of customer," "VOC," "build personas," "customer personas," "jobs to be done," "JTBD," "what do customers say," "what are customers struggling with," "Reddit mining," "G2 reviews," "review mining," "digital watering holes," "community research," "forum research," "competitor reviews," "customer sentiment," or "find out why customers churn/convert/buy." Use for both analyzing existing research assets AND gathering new research from online sources. For writing copy informed by research, see copywriting. For acting on research to improve pages, see cro.

ClawHub Agent Skills автор: Corey Haines v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 2 945 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 9 ч назад

Когда пользователь хочет провести, проанализировать или синтезировать исследование клиентов.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторYouTubeТексты и документыПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
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
    • 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 9): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 60, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2945 токенов
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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)
    • +3Длина description 814: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 22 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 60 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides customer research guidance and public-source research playbooks without hidden execution, persistence, or unrelated data access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 июл. 2026 г.