SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC company-enrichment

Обогащает список компаний (названия, домены или URL-адреса LinkedIn) фирмографическими данными, такими как отрасль, количество сотрудников, штаб-квартира и год основания. Используйте, когда пользователь хочет обогатить, найти или исследовать пакет компаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Enrich a list of companies (names, domains, or LinkedIn URLs) with fir…»

Enrich a list of companies (names, domains, or LinkedIn URLs) with firmographic data like industry, employee count, headquarters, and founding year. Use when the user wants to enrich, look up, or research a batch of companies.

ClawHub Agent Skills автор: Veezee v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 237 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Обогащает список компаний (названия, домены или URL-адреса LinkedIn) фирмографическими данными, такими как отрасль, количество сотрудников, штаб-квартира и…

Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураИИ и агентыРазработкатип 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
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
58/100
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 58/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (company-enrichment) не совпадает с папкой (veezee-company-enrichment)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1237 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 226 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed Veezee integration for enriching company records, with expected external API use and no hidden execution or destructive behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.