SKILLEMALL.ai

BC sales-call-prep

Запустите десятиэтапный маршрут подготовки к продажам для компании и подготовьте отформатированную сводку в PDF (сводка по клиенту, болевые точки при обсуждении доходов, роль контакта, вопросы для выявления потребностей, начало разговора, группа лиц, принимающих решения, возражения, конкуренты, карта конкурентных преимуществ, план последующих действий). Используйте, когда пользователь называет компанию для подготовки к звонку, исследования клиента или создания карты конкурентных преимуществ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run the ten-stage sales call-prep route on a company and produce a for…»

Run the ten-stage sales call-prep route on a company and produce a formatted PDF brief (account brief, earnings-call pain, contact role, discovery questions, opener, buying committee, objections, competitors, battle card, follow-up plan). Use when the user gives a company name for call prep, account research, or a battle card.

ClawHub Hermes автор: Eric Gonzalez v1.0.0 MIT-0 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 026 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 7 дн назад

Запустите десятиэтапный маршрут подготовки к продажам для компании и подготовьте отформатированную сводку в PDF (сводка по клиенту, болевые точки при…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторДанные и аналитикаИИ и агентыРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-long-hermes description 328 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)

Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Согласованность. Диалект Hermes требует category и tags
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1026 токенов
  • low Ответ описан самодельной разметкой (4 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +3Длина description 328 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill appears to do what it says: create sales call-prep research and a local PDF brief, without hidden persistence or exfiltration behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 30 сент. 2026 г.