SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB badge-qualifier

Квалификация лидов с выставок по сканам бейджей, заметкам с стенда или голосовым сообщениям в оцененные карточки, готовые для CRM. "Score my booth leads" / "给展会线索打分" / "Leads qualifizieren" / "リードを評価する" / "calificar leads de feria". 展会线索/资质审核/线索分级 Leadqualifizierung Messeleads 展示会リード評価 calificación de leads

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Qualify trade show leads from badge scans, booth notes, or voice memos…»

Qualify trade show leads from badge scans, booth notes, or voice memos into scored CRM-ready cards. "Score my booth leads" / "给展会线索打分" / "Leads qualifizieren" / "リードを評価する" / "calificar leads de feria". 展会线索/资质审核/线索分级 Leadqualifizierung Messeleads 展示会リード評価 calificación de leads

ClawHub Agent Skills автор: Ivan Xu v0.4.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 1 557 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Квалификация лидов с выставок по сканам бейджей, заметкам с стенда или голосовым сообщениям в оцененные карточки, готовые для CRM.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураПродажи и CRMИнфраструктуратип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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.
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: 4. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 72/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 31
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1557 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only trade-show lead qualification skill that handles business contact details, with privacy caution needed but no hidden automation or suspicious behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.