SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC pans-daily-sales-brief

Генератор ежедневных сводок для продаж вычислительных мощностей ИИ. Автоматически обобщает клиентов, требующих дальнейшего сопровождения, договоры с истекающим сроком действия, новые лиды и динамику конкурентов. Ведет данные конвейера клиентов, генерирует ежедневную рабочую сводку. Триггерные слова: сводка продаж, ежедневный отчет, сопровождение клиентов, конвейер, ежедневный отчет продаж, daily brief, sales report.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI算力销售每日简报生成器。自动汇总待跟进客户、到期合同、新线索和竞品动态。 维护客户pipeline数据，生成每日工作简报。 触发词：销售…»

AI算力销售每日简报生成器。自动汇总待跟进客户、到期合同、新线索和竞品动态。 维护客户pipeline数据，生成每日工作简报。 触发词：销售简报, 每日报告, 客户跟进, pipeline, 销售日报, daily brief, sales report

ClawHub Agent Skills автор: dashiming v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 502 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генератор ежедневных сводок для продаж вычислительных мощностей ИИ.

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

ПроцедураИнфраструктураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
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

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

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: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 502 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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 127 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent local sales-brief helper, but it stores business pipeline data locally and can use an external search helper for competitor news.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.