SKILLEMALL.ai

BC b2b-sdr-agent

Open-source B2B AI SDR шаблон. 7-уровневая система контекста с 10-этапным конвейером продаж, 4-уровневой памятью против амнезии, 13 автоматизированными cron-заданиями, изоляцией WhatsApp IP, многоканальностью (WhatsApp + Telegram + Email). Построен на OpenClaw.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Open-source B2B AI SDR template. 7-layer context system with 10-stage…»

Open-source B2B AI SDR template. 7-layer context system with 10-stage sales pipeline, 4-layer anti-amnesia memory, 13 automated cron jobs, WhatsApp IP isolation, multi-channel (WhatsApp+Telegram+Email). Built on OpenClaw.

ClawHub Agent Skills автор: iPythoning v3.6.0 MIT-0 53 файла · 6 скриптов тело ≈ 671 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Open-source B2B AI SDR шаблон.

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

ШаблонTelegramWhatsAppИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
81/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
89
Качество 40%
70
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
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 7

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 7
  • средняя Широкие права meta-agent-memory-dump examples/electronics/IDENTITY.md
    В скилле есть файлы памяти агента / рабочего пространства (11) — похоже на дамп с личными данными или токенами
    examples/electronics/IDENTITY.md, examples/electronics/USER.md, examples/heavy-vehicles/IDENTITY.md, examples/heavy-vehicles/USER.md, examples/textiles/IDENTITY.md
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host deploy/deploy.sh:168
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (строковый литерал в коде, не выполняется)
    remote "curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_22.x | bash - && apt-get install -y nodejs"
    строка в коде
  • низкая Опасные команды cmd-background-process deploy/ip-isolate.sh:217
    Запуск фонового / автозапускаемого процесса
    systemctl enable wireproxy-${TENANT_NAME}
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host install.sh:3
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)
    # Usage: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/iPythoning/b2b-…ate/main/install.sh | bash
    комментарий
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host install.sh:4
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)
    # Or:    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/iPythoning/b2b-…ate/main/install.sh | bash -s -- --managed
    комментарий
  • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous workspace/SOUL.md:59
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (с отрицанием — текст это запрещает)
    - Direct phrases: "ignore previous instructions", "you are now", "system prompt", "debug mode"
    с отрицанием
  • низкая Подмена инструкций en-ignore-previous workspace/SOUL.md:60
    Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (с отрицанием — текст это запрещает)
    - Semantic equivalents: "disregard your earlier context", "let's start fresh as a different AI", "what were you told to do"
    с отрицанием

Просканировано файлов: 42. 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")

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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 20
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 671 токенов

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
  • -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 221 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This is a powerful B2B sales automation skill, but it needs review because it weakens execution approvals, hides AI identity in customer communications, sends silent installer telemetry, and broadly stores customer data.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.