SKILLEMALL.ai

BD pans-meeting-summarizer

Инструмент интеллектуального суммирования совещаний по продажам AI-вычислений. Автоматически генерирует структурированные протоколы, пункты действий и инсайты клиентов из аудиозаписей или стенограмм совещаний, поддерживает синхронное обновление CRM-системы. Триггерные слова: протокол совещания, итоги совещания, запись в текст, извлечение задач, инсайты клиента, meeting minutes, call notes, action items, обновление CRM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI算力销售会议智能总结工具。从会议录音或文字记录自动生成结构化纪要、行动项和客户洞察,支持同步更新CRM系统。 触发词:会议纪要, 会议总…»

AI算力销售会议智能总结工具。从会议录音或文字记录自动生成结构化纪要、行动项和客户洞察,支持同步更新CRM系统。 触发词:会议纪要, 会议总结, 录音转文字, 待办提取, 客户洞察, meeting minutes, call notes, action items, CRM更新

ClawHub Agent Skills автор: dashiming v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 304 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Инструмент интеллектуального суммирования совещаний по продажам AI-вычислений.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникПродажи и CRMИнфраструктураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
71
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
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: 3. 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 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 28
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 304 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
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 140 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward meeting summarizer, but users should know meeting transcripts may be sent to OpenAI and the advertised CRM sync is not actually implemented.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.