SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF global-company-person-colleague-zh

Используйте глобальную базу данных компаний для поиска коллег и членов внутренней команды, связанных с целевыми лицами или компаниями, анализа внутренней сети контактов компании, помощи специалистам по внешней торговле и рекрутерам в расширении деловых контактов и достижении точного охвата клиентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«依托全球企业资料库查找目标人员或企业对应的同事及内部团队成员，梳理企业内部人脉网络，助力外贸销售和猎头人员拓展业务人脉，实现精准客户触达。…»

依托全球企业资料库查找目标人员或企业对应的同事及内部团队成员，梳理企业内部人脉网络，助力外贸销售和猎头人员拓展业务人脉，实现精准客户触达。

ClawHub Agent Skills автор: upkuajing openapi skills v1.0.5 MIT-0 10 файлов тело ≈ 1 120 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 16 ч назад

Используйте глобальную базу данных компаний для поиска коллег и членов внутренней команды, связанных с целевыми лицами или компаниями, анализа внутренней сети…

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py

ПроцедураТексты и документыРазработкаДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
85/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:40
    Чтение файла .env
    cat ~/.upkuajing/.env

Просканировано файлов: 10. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/*.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/*.py
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1120 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)
  • +3Длина description 69: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -32 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 23 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill mostly matches a paid colleague-lookup integration, but it also has under-disclosed credential persistence and automatic network/version-check side effects that users should review first.
LLM: suspicious (high) · 24 авг. 2026 г.