SKILLEMALL.ai

BD majia-siyu

Экспертная группа по частным каналам · Практическая версия Majia (majia-siyu). Обработка кругов общения, массовых рассылок, приветственных сообщений, привлечения клиентов через корпоративные аккаунты, диагностики частных каналов, построения комплексных стратегий, выбора поставщиков/анализа конкурентов/ценообразования/рыночных карт, профилей клиентов и навигации после задач. При обсуждении поставщиков, продуктов, цен, функций, кейсов, политик, правил платформы или сроков существования компании необходимо проводить проверку в режиме реального времени с предоставлением доказательств; при невозможности проверки в режиме реального времени не следует выдавать конкретные динамические факты. Границы: если основной результат — это метрики участников, RFM, формулы повторных покупок/удержания, SQL/DDL, хранилище данных, словарь полей, качество данных или панель мониторинга участников, не запускайте этот навык, вместо этого используйте majia-huiyuan; данные для привлечения/увеличения частоты/предотвращения оттока также находятся там. Нечеткие вопросы по управлению частными каналами сначала диагностируются этим модулем; только при появлении четких сигналов данных, таких как «как рассчитать, метрики, SQL, таблица, панель мониторинга, проверка данных», переключайтесь на majia-huiyuan.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«私域专家团 · 马甲实战版(majia-siyu)。处理朋友圈、群发、欢迎语、企微引流、私域诊断、整盘搭建、厂商选型/竞品/报价/市场地图、…»

私域专家团 · 马甲实战版(majia-siyu)。处理朋友圈、群发、欢迎语、企微引流、私域诊断、整盘搭建、厂商选型/竞品/报价/市场地图、客户档案与任务后导航。涉及厂商、产品、价格、功能、案例、政策、平台规则或公司存续时,必须实时联网核验并附证据;不能联网时不得输出具体动态事实。 边界:若核心交付物是会员指标口径、RFM、复购/留存公式、SQL/DDL、数仓、字段词典、数据质量或会员看板,不要触发本 Skill,改用 majia-huiyuan;召回/提频/防流失的数据依据也在那边。模糊的私域经营问题先由本入口诊断;只有出现“怎么算、口径、SQL、表、看板、数据核验”等明确数据信号才转 majia-huiyuan。

ClawHub Agent Skills автор: 超级马甲 v1.4.2 MIT-0 71 файл тело ≈ 883 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Экспертная группа по частным каналам · Практическая версия Majia (majia-siyu).

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubРазработкаИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 40. 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 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: 24
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 883 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent private-domain operations skill with disclosed local archive, reporting, update, and web-verification behavior, though users should be careful with its unencrypted customer records and broad restore/report triggers.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 9 авг. 2026 г.