SKILLEMALL.ai

AC exa-company-research

Когда пользователь хочет исследовать компанию с помощью веб-поиска — обзор компании, продукты, финансирование, команда и последние новости. Также используйте, когда пользователь упоминает «исследование компании», «информация о компании», «чем занимается [компания]», «расскажи о [компания]» или «обзор компании». Ищет в Интернете через Exa для получения исчерпывающей информации о компании. Для поиска отдельных лиц в компаниях см. exa-people-search. Для создания списков потенциальных клиентов см. exa-lead-generation.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to research a company using web search -- company…»

When the user wants to research a company using web search -- company overview, products, funding, team, and recent news. Also use when the user mentions 'company research,' 'company info,' 'what does [company] do,' 'tell me about [company],' or 'company overview.' Searches the web via Exa for comprehensive company intelligence. For finding individual people at companies, see exa-people-search. For building prospect lists, see exa-lead-generation.

ClawHub Agent Skills автор: Mario Karras v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 941 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Когда пользователь хочет исследовать компанию с помощью веб-поиска — обзор компании, продукты, финансирование, команда и последние новости.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ГенераторИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
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

    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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (exa-company-research) не совпадает с папкой (abm-exa-company-research)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 941 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 451 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward company-research skill that uses Exa search, with a small privacy consideration around optional local marketing context.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.