SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AA revops

Разрабатывайте и улучшайте операционные процессы доходов, правила жизненного цикла лидов, скоринг, маршрутизацию, передачу и автоматизацию процессов CRM. Используйте, когда рабочие процессы маркетинга, продаж и поддержки клиентов нуждаются в более четкой операционной структуре.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design and improve revenue operations, lead lifecycle rules, scoring,…»

Design and improve revenue operations, lead lifecycle rules, scoring, routing, handoffs, and CRM process automation. Use when marketing, sales, and customer success workflows need clearer operational structure.

sickn33/agentic-awesome-skills Agent Skills автор: sickn33 MIT 6 файлов тело ≈ 3 700 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Разрабатывайте и улучшайте операционные процессы доходов, правила жизненного цикла лидов, скоринг, маршрутизацию, передачу и автоматизацию процессов CRM.

Как процесс A 85/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
85/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: revops (sickn33/agentic-awesome-skills)

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "risk"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "source"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "date_added"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 85/100

    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 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: 97
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3700 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 16. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • medium Тестов 6, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 210 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 45 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 97 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.