BD socialepoch-whatsapp-scrm
Открытый API SocialEpoch WhatsApp SCRM, разработанный для корпоративных сценариев зарубежного маркетинга и обслуживания клиентов. Полное покрытие управления аккаунтами WhatsApp, массовой рассылки, онлайн-запросов агентов, управления клиентами, профилирования пользователей, извлечения записей чатов и обратных вызовов Webhook, обеспечивая автоматический прием сообщений и автоматические ответы на основе ИИ. Поддерживает индивидуальную и массовую рассылку текста, изображений, аудио, видео, документов, визитных карточек, ссылок и перенаправляющих ссылок, поддерживает обратные вызовы сообщений и обратные вызовы статуса сообщений. Встроенная адаптация подписей, автоматическое управление зависимостями и развертывание с нулевой конфигурацией для расширения зарубежного частного домена и автоматизированной работы.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SocialEpoch WhatsApp SCRM open API, tailored for enterprise overseas m…»
SocialEpoch WhatsApp SCRM open API, tailored for enterprise overseas marketing and customer service scenarios. Full coverage of WhatsApp account management, bulk sending,online agent query, customer operation, user profiling, chat record retrieval and Webhook callback,enabling automatic message reception and AI-powered automatic replies. Supports one-on-one & bulk sending for text, image, audio, video, document, business card, link card and diversion link,Supports message callbacks and message status callbacks. Built-in signature adaptation, automatic dependency management and zero-configuration deployment to empower overseas private domain and automated operation.
Открытый API SocialEpoch WhatsApp SCRM, разработанный для корпоративных сценариев зарубежного маркетинга и обслуживания клиентов.
Как процесс D 48/100 · 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 48/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1107 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 673 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 25 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (15 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.