BD socialepoch-wa-scrm
SocialEpoch WhatsApp SCRM открытый API, прямая интеграция, глубокая адаптация к корпоративным сценариям международного маркетинга и обслуживания клиентов. Полностью охватывает управление аккаунтами WhatsApp, поиск онлайн-операторов (поддержка точного поиска по аккаунту), управление клиентами, профилирование пользователей, поиск истории чатов, обратные вызовы WebHook, автоматический прием сообщений, автоматический ответ ИИ, поддержка отправки одиночных и массовых сообщений всех типов: текст/изображение/аудио/видео/файл/визитка/ссылка на визитку/ссылка на перенаправление, встроенная автоматическая подпись, интеллектуальная адаптация зависимостей, отсутствие необходимости настройки окружения, поддержка идентификаторов отправки с ПК/телефона/облака, быстрая активация в один клик, стабильное и эффективное расширение возможностей международного частного и автоматизированного управления.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SocialEpoch WhatsApp SCRM 开放API，官方原生对接，深度适配企业级海外营销与客服场景。全量覆盖WhatsApp账号…»
SocialEpoch WhatsApp SCRM 开放API，官方原生对接，深度适配企业级海外营销与客服场景。全量覆盖WhatsApp账号管理、查询在线客服号（支持按账号精准查询）、客户运营、用户画像、聊天记录查询、WebHook回调推送、自动接收消息、AI自动回复，支持文字/图片/音频/视频/文件/名片/名片超链/分流超链全类型消息单发与批量群发，内置自动签名、智能依赖适配、免环境配置，支持PC/手机/云端三端发送标识，一键快速调用，稳定高效赋能海外私域与自动化运营。
SocialEpoch WhatsApp SCRM открытый API, прямая интеграция, глубокая адаптация к корпоративным сценариям международного маркетинга и обслуживания клиентов.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 589 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 238 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.