SKILLEMALL.ai

BC zayn-target-customer-profile

На основе целевого рынка, продукта или услуги, наших возможностей поставки и исторических бизнес-доказательств создает конкретный профиль целевого клиента, который может использоваться для поиска и фильтрации; выдает приоритетные и второстепенные типы клиентов, сценарии покупок, ключевые слова для идентификации, сигналы высокого и низкого соответствия, условия исключения и вопросы для подтверждения, не заменяет существующие фактические профили клиентов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«根据目标市场、产品或服务、我方供应能力和历史业务证据,建立可用于搜索与筛选的具体目标客户画像;输出优先与次优客户类型、采购场景、识别关键词、…»

根据目标市场、产品或服务、我方供应能力和历史业务证据,建立可用于搜索与筛选的具体目标客户画像;输出优先与次优客户类型、采购场景、识别关键词、高低匹配信号、排除条件和待确认问题,不替代已有客户事实画像。

ClawHub Agent Skills автор: zaynpeng v1.0.1 MIT-0 7 файлов тело ≈ 173 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

На основе целевого рынка, продукта или услуги, наших возможностей поставки и исторических бизнес-доказательств создает конкретный профиль целевого клиента…

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Процедуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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: 7. 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 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 5
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 173 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 5 пунктов

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a business-analysis prompt for building target customer profiles and does not request risky system access or hidden actions.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 10 авг. 2026 г.