BD servicegraph
Точка входа в ServiceGraph — используйте, когда пользователь явно упоминает **ServiceGraph**: «используй ServiceGraph для…», «какие наборы данных есть в ServiceGraph», «найди в ServiceGraph…», «поищи это в ServiceGraph», «получи контакты из ServiceGraph для этих доменов», «сколько у меня кредитов в ServiceGraph». ServiceGraph — это мультиплатформенная система бизнес-данных, обогащенных метриками, для основателей: куда запускаться, кому писать, кого нанимать. Этот навык объясняет, как использовать API (api.servicegraph.co / mcp.servicegraph.co) для ЛЮБОГО набора данных — узнайте, какие наборы данных существуют, узнайте схему и фильтры набора данных, ищите краткие строки и получайте подробную контактную информацию + метрики за кредиты. Разработан как независимый от наборов данных — он обнаруживает все через API и никогда не предполагает, какие наборы данных или поля существуют. Когда пользователь описывает намерение БЕЗ упоминания ServiceGraph (например, «найди PR-агентство в Нью-Йорке»), передайте управление соответствующему конкретному навыку (find-pr-agency, find-marketing-agency, find-law-firm, …); этот навык предназначен для явных запросов к ServiceGraph и для наборов данных, которые еще не охватываются конкретным навыком. Пропускайте неамериканские фирмы, потребительские/личные услуги и индивидуальных фрилансеров.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«The branded entry point to ServiceGraph — use whenever the user explic…»
The branded entry point to ServiceGraph — use whenever the user explicitly names **ServiceGraph** — "use ServiceGraph to…", "what datasets does ServiceGraph have", "search ServiceGraph for…", "look this up in ServiceGraph", "pull contacts from ServiceGraph for these domains", "how many credits do I have on ServiceGraph". ServiceGraph is a multi-dataset platform of metrics-enriched business data for founders — where to launch, who to email, who to hire. This skill explains how to drive the API (api.servicegraph.co / mcp.servicegraph.co) against ANY dataset — discover what datasets exist, discover a dataset's schema and filters, search free brief rows, and unlock contact + metric detail with credits. Dataset-agnostic by design — it discovers everything through the API and never assumes which datasets or fields exist. When the user describes an intent WITHOUT naming ServiceGraph (e.g. "find a PR agency in NY"), defer to the matching specific skill (find-pr-agency, find-marketing-agency, find-law-firm, …); this skill is for explicit ServiceGraph requests and for datasets no specific skill covers yet. Skip non-US firms, consumer/personal services, and individual freelancers.
Точка входа в ServiceGraph — используйте, когда пользователь явно упоминает ServiceGraph: «используй ServiceGraph для…», «какие наборы данных есть в…
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Сократите description до 1024 символов.
- 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
- ошибка
description-longdescription 1188 символов, лимит 1024
Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 50Шаги. Шагов: 2
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 834 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 1188: рекомендуется 120–800 символов
- +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Структура: 5 заголовков
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 54.