SKILLEMALL.ai

BF voc-analysis

Универсальный навык анализа голоса клиента (VOC). С помощью интерактивного руководства собирает исходные отзывы клиентов, систематически организует, классифицирует и извлекает ключевые потребности, а затем преобразует их в измеримые критические характеристики качества (CTQ) и приоритеты улучшения. Применим для анализа жалоб клиентов, выявления направлений улучшения продукта, проектирования качества обслуживания и т. д., обратная связь по качеству (жалобы/возвраты/результаты проверок) является одной из типичных областей применения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«通用顾客声音(VOC)分析技能。通过交互引导采集顾客原始反馈,系统化整理、分类、提炼关键需求,并转化为可测量的 CTQ(关键质量特性)与改善…»

通用顾客声音(VOC)分析技能。通过交互引导采集顾客原始反馈,系统化整理、分类、提炼关键需求,并转化为可测量的 CTQ(关键质量特性)与改善优先级。适用于顾客投诉分析、产品改进方向识别、服务质量设计等场景,质量反馈(投诉/退货/审核发现)是典型应用领域之一。

ClawHub Agent Skills автор: engicool v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 451 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Универсальный навык анализа голоса клиента (VOC).

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/interaction_guide.md, references/dialogue_examples.md, scripts/build_report.py

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
82/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
54
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/interaction_guide.md, references/dialogue_examples.md, scripts/build_report.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 0. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/interaction_guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/dialogue_examples.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/build_report.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/VOC顾客声音分析_输出大纲.md
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/interaction_guide.md, references/dialogue_examples.md, scripts/build_report.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/interaction_guide.md, references/dialogue_examples.md, scripts/build_report.py
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (voc-analysis) не совпадает с папкой (skill-voc-analysis)
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 451 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 129 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a straightforward customer-feedback analysis workflow with disclosed report output and no hidden or unsafe behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 июл. 2026 г.