SKILLEMALL.ai

BB Pipeline Keeper

Навык работы с конвейером продаж, который отслеживает CRM, электронные таблицы и очереди последующих действий, чтобы выявлять устаревшие сделки, просроченные следующие шаги, узкие места на этапах и учетные записи с риском закрытия, а затем рекомендует, кого именно следует подтолкнуть сегодня, и составляет следующее сообщение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Sales pipeline operating skill that watches CRM, spreadsheets, and fol…»

Sales pipeline operating skill that watches CRM, spreadsheets, and follow-up queues to identify stale deals, overdue next steps, stage bottlenecks, and close-risk accounts, then recommends exactly who to push today and drafts the next message.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 624 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык работы с конвейером продаж, который отслеживает CRM, электронные таблицы и очереди последующих действий, чтобы выявлять устаревшие сделки, просроченные…

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Pipeline Keeper) не совпадает с папкой (pipeline-keeper)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 108
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1624 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 243 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only sales pipeline review assistant that is internally consistent with its description and requests no installs, credentials, or hidden endpoints.
LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 1 апр. 2026 г.