SKILLEMALL.ai

AD foreign-company-background-check

Навык проверки иностранных компаний. Автоматически активируется, когда пользователь упоминает ключевые слова, такие как «проверка», «фоновая проверка», «проверить компанию», «узнать о компании», «проверить компанию», «company background check», «due diligence» и т. д., и речь идет об иностранных/зарубежных компаниях. Поддерживает многомерную проверку компаний по названию или доменному имени электронной почты, охватывая социальные сети, официальные веб-сайты, новости, информацию о регистрации бизнеса, патенты и интеллектуальную собственность, государственные контракты, проверку на соответствие санкциям и т. д., а также рекомендует аналогичные компании в той же отрасли. Все контактные данные, обнаруженные в процессе проверки, включаются в отчет.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«国外企业背景调查技能。当用户提到"背调"、"背景调查"、"调查某公司"、"了解某公司"、"查一下某公司"、"company backgrou…»

国外企业背景调查技能。当用户提到"背调"、"背景调查"、"调查某公司"、"了解某公司"、"查一下某公司"、"company background check"、"due diligence"等关键词,并涉及国外/海外企业时自动触发。支持通过公司名称或邮箱域名进行多维度背调,涵盖社交媒体、官方网站、新闻动态、工商信息、专利知识产权、政府合同、制裁合规筛查等,并推荐同行业类似企业。背调过程中发现的所有联系人方式均纳入报告。

ClawHub Agent Skills автор: 蟹老板 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 802 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Навык проверки иностранных компаний.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингМедиа и видеоБезопасностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
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: 3. 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 "agent_created"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 59
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1802 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 211 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 59 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is a disclosed company due-diligence workflow, but it also directs broad collection and inference of individual contact details that can become a targeting-ready dossier.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.