SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BB foreign-trade-leads

Извлечение списков потенциальных B2B клиентов для внешней торговли из Google Maps. Используется для поиска зарубежных дистрибьюторов, оптовиков, покупателей, местных предприятий; триггерные слова включают «привлечение клиентов», «поиск клиентов», «клиенты из Google Maps», «список клиентов для внешней торговли».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从 Google Maps 抓取 B2B 外贸潜在客户名单。用于找海外分销商、批发商、采购商、本地商家线索；触发词包括“获客”“找客户”“G…»

从 Google Maps 抓取 B2B 外贸潜在客户名单。用于找海外分销商、批发商、采购商、本地商家线索；触发词包括“获客”“找客户”“Google Maps客户”“外贸客户名单”。

ClawHub Agent Skills автор: Xingfan0828 v1.0.0 MIT-0 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 261 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 16 дн назад

Извлечение списков потенциальных B2B клиентов для внешней торговли из Google Maps.

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураДанные и аналитикаРазработкатип 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
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
60
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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100

  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 261 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)
  • +3Длина description 92: рекомендуется 120–800 символов
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Структура: 6 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

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

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This lead-scraping skill matches its stated purpose, but it needs review because its CSV export has unsafe filename handling and untrusted spreadsheet data handling.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.