AB katelynn-lead-gen
Katelynn Lead Gen — Интеллектуальный полный цикл генерации лидов, квалификация теплых потенциальных клиентов и многоканальный охват. Используйте этот навык в любое время, когда пользователь хочет найти потенциальных клиентов, квалифицировать их как теплых или холодных, создавать подробные профили компаний и связываться с ними по электронной почте или телефону. Триггеры включают: "найди мне лидов", "создай список потенциальных клиентов", "напиши холодные письма", "найди теплых потенциальных клиентов", "исследуй компании для охвата", "сгенерируй охват для моего ICP", "кому мне следует обратиться по поводу X", "составь персонализированные письма", "помоги мне заполнить воронку", "найди потенциальных клиентов и свяжись с ними", "запусти Katelynn", "используй Katelynn", "создай список контактов" или любую комбинацию поиска + квалификации + охвата. Также активируется, когда пользователь описывает ICP или целевой рынок и хочет действовать на его основе. Включает передачу теплых лидов в телефонный трансфер или SMS отдела продаж.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Katelynn Lead Gen — Intelligent full-cycle lead generation, warm prosp…»
Katelynn Lead Gen — Intelligent full-cycle lead generation, warm prospect qualification, and multi-channel outreach. Use this skill any time the user wants to find potential customers, qualify them as warm vs cold, build deep company profiles, and reach out via email or phone. Triggers include: "find me leads", "build a prospect list", "write cold emails", "find warm prospects", "research companies for outreach", "generate outreach for my ICP", "who should I contact about X", "draft personalized emails", "help me fill my pipeline", "find prospects and reach out", "run Katelynn", "use Katelynn", "build a contact list", or any combination of prospecting + qualification + outreach. Also triggers when the user describes an ICP or target market and wants to act on it. Includes warm lead routing to a phone transfer or sales team SMS.
Katelynn Lead Gen — Интеллектуальный полный цикл генерации лидов, квалификация теплых потенциальных клиентов и многоканальный охват.
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 7. 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 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 51
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2865 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 839: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 13 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 23 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.