SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC icp-modeler

Генерируйте основанные на исследованиях идеальные профили клиентов (ICP) для ипотечных и реальных продуктов. Возвращает полные портреты покупателей, параметры таргетинга рекламы Meta/Google, триггерные фразы, тон контента и маршрутизацию платформы — никаких общих демографических данных, только действенные данные для таргетинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate research-backed Ideal Customer Profiles (ICPs) for mortgage a…»

Generate research-backed Ideal Customer Profiles (ICPs) for mortgage and real estate products. Returns full buyer personas, Meta/Google ad targeting parameters, trigger phrases, content tone, and platform routing — no generic demographics, only actionable targeting intelligence.

ClawHub Agent Skills автор: drivenautoplex1 v1.0.2 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 212 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Генерируйте основанные на исследованиях идеальные профили клиентов (ICP) для ипотечных и реальных продуктов.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктуратип 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
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
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
    • 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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "price"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1212 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 279 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed marketing profile generator with optional user-invoked AI content generation and no evidence of hidden persistence, data theft, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.