SKILLEMALL.ai

BD whatsapp-business-agent-skills

Полный пакет из трех фаз навыков агента для Notifyer от WhatsAble. Фаза 1 (setup-notifyer): регистрация аккаунта, вход, статус подключения WhatsApp, тарифные планы, члены команды, метки рабочей области и ключ API разработчика. Фаза 2 (automate-notifyer): шаблоны сообщений WhatsApp, AI-боты, массовые рассылки, аналитика сообщений, журналы доставки и вебхуки для разработчиков/IO. Фаза 3 (chat-notifyer): операции чата WhatsApp в реальном времени, включая просмотр и поиск разговоров, отправку текстовых сообщений/шаблонов/вложений, управление метками, управление переключением между AI-ботом и человеком, планирование сообщений и управление заметками получателей. Все три фазы объединены; каждая фаза зависит от предыдущей.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full three-phase agent skills suite for Notifyer by WhatsAble. Phase 1…»

Full three-phase agent skills suite for Notifyer by WhatsAble. Phase 1 (setup-notifyer): account signup, login, WhatsApp connection status, subscription plans, team members, workspace labels, and Developer API key. Phase 2 (automate-notifyer): WhatsApp message templates, AI bots, bulk broadcast campaigns, messaging analytics, delivery logs, and developer/IO webhooks. Phase 3 (chat-notifyer): live WhatsApp chat operations including listing and searching conversations, sending text/template/attachment messages, managing labels, controlling AI bot vs human handoff, scheduling messages, and managing recipient notes. All three phases are bundled together; each phase depends on the previous one.

ClawHub Agent Skills автор: Whatsable v1.0.2 MIT-0 80 файлов тело ≈ 2 426 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полный пакет из трех фаз навыков агента для Notifyer от WhatsAble.

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияWhatsAppZapierИИ и агентыДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
Процесс не доведён
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

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: 8. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (whatsapp-business-agent-skills) не совпадает с папкой (whatsapp-business-automation-by-whatsable)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 12
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2426 токенов
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 698 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
  • +4Есть примеры (5 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This WhatsApp automation skill is mostly coherent, but it needs review because it can send messages, read customer conversations, expose secrets, and use documented backend endpoints with weak authorization controls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.