SKILLEMALL.ai

AC pilot-customer-onboarding-setup

Развертывает систему онбординга клиентов с 3 агентами, которые автоматизируют путь нового клиента от приветствия до настройки и отслеживания успеха. Используйте этот навык, когда: 1. Пользователь хочет настроить конвейер автоматизированного онбординга клиентов 2. Пользователь настраивает агента как часть рабочего процесса успеха клиента или онбординга 3. Пользователь спрашивает об автоматизации приветственных последовательностей, руководств по настройке или отслеживании принятия решений между агентами НЕ используйте этот навык, когда: - Пользователь хочет однократного взаимодействия в чате (используйте pilot-chat вместо этого) - Пользователь хочет однократного уведомления (используйте pilot-alert вместо этого)

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Deploy a customer onboarding system with 3 agents that automate the ne…»

Deploy a customer onboarding system with 3 agents that automate the new customer journey from welcome through setup to success tracking. Use this skill when: 1. User wants to set up an automated customer onboarding pipeline 2. User is configuring an agent as part of a customer success or onboarding workflow 3. User asks about automating welcome sequences, setup guides, or adoption tracking across agents Do NOT use this skill when: - User wants a single chat interaction (use pilot-chat instead) - User wants a one-off alert notification (use pilot-alert instead)

ClawHub Agent Skills автор: Calin Teodor v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 518 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Развертывает систему онбординга клиентов с 3 агентами, которые автоматизируют путь нового клиента от приветствия до настройки и отслеживания успеха.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
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

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Широкие права средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл просит больше прав, чем нужно для задачи: широкий доступ к инструментам, секретные переменные окружения, бинарные файлы. Каждое лишнее право расширяет ущерб при ошибке или взломе.

Автору

Сузьте allowed-tools и список переменных до минимума, замените бинарники на исходники или скрипты, которые можно прочитать.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Широкие права meta-broad-allowed-tools SKILL.md:1
      Заранее разрешены широкие инструменты: Bash
      allowed-tools: Bash

    Просканировано файлов: 3. 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 52/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1518 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 566 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill appears to be a coherent customer onboarding workflow, but users should be careful about what customer data they send to Slack, webhooks, or dashboards.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.