スキル pre-client
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pre-client

コンテンツリビジョン r1 中リスク ⚙️ 外部コマンド

インバウンド営業機会の優先順位付け

営業チームは、インバウンドメールの分類や有望な見込み客の特定に時間を失っています。このスキルは、メールの文脈をリードプロフィール、購買シグナル、商談スコア、推奨フォローアップアクションに変換します。

対応: Claude Codex Code(CC)
📊 69 十分

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エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "pre-client" from https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/cleanexpo-pre-client/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。

エージェントが読めるリソース

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テストする

「pre-client」を使用しています。 見込み客が価格について尋ね、現在のツールでは自社のワークフローをサポートできないと述べている。

期待される結果:

出力では、意図の高いツール置き換え商談を特定し、課題を列挙し、緊急度を推定し、迅速でパーソナライズされた返信を推奨します。

「pre-client」を使用しています。 5日間のスレッドに、最初の問い合わせ、フォローアップ、そして CTO の会話参加が含まれている。

期待される結果:

出力では、タイムラインを要約し、購買委員会の拡大を指摘し、商談スコアを引き上げ、ディスカバリーコールの設定を推奨します。

「pre-client」を使用しています。 週間の受信トレイレビューに、12件の潜在的な営業会話が含まれている。

期待される結果:

出力では、リードを優先度の階層に分類し、最も有望な商談を強調し、各階層に対して推奨される返信タイミングを示します。

セキュリティ監査

中リスク

Static command-execution and role-token findings are false positives caused by Markdown fenced examples and uppercase labels. The main real concern is privacy: the skill aggregates email content, contact data, metadata, and third-party enrichment sources.

1
スキャンされたファイル
732
解析済み行数
0
レビュー項目
0
誤検知を無視

確認済みのセキュリティ上の懸念 (1)

中
Personal Data Aggregation Requires Privacy Controls
The skill instructs collection of sender identity, contact details, email metadata, LinkedIn URLs, attachments, and external enrichment data. This can expose personal and business-sensitive data if used without consent, retention limits, and access controls.
The documented capability explicitly collects contact information, message content, metadata, and enrichment from third-party sources. This is a clear privacy and data-governance risk, although it is not inherently malicious.
監査者: claude 監査履歴を表示 →
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セキュリティ評価

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https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Markdownバッジ

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/cleanexpo-pre-client/security.svg)](https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client?utm_source=security_passport_badge)

HTMLバッジ

<a href="https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/cleanexpo-pre-client/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

埋め込みカード

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/cleanexpo-pre-client.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
学術引用 (APA · BibTeX · CFF)

APA形式の引用

CleanExpo. (2026). pre-client security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client/audits/10

BibTeX形式の引用

@techreport{cleanexpo-cleanexpo-pre-client-2026, author = {CleanExpo}, title = {pre-client security audit report (audit version 10)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {10}, url = {https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client/audits/10}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "pre-client security audit report (audit version 10)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "CleanExpo" date-released: "2026-07-09" url: "https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client/audits/10" identifiers: - type: other value: "skillstore:cleanexpo-pre-client:audit:10" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Skillstore スコア

このスコアの理由 証拠の信頼度: 高
55
アーキテクチャ
85
保守性
87
コンテンツ
71
コミュニティ
74
仕様準拠

作成できるもの

新規インバウンドリードを評価する

新しいメールを分析して、送信者、企業、意図、課題、返信優先度を特定します。

アカウントのフォローアップを準備する

複数メッセージのスレッドを、タイムライン、購買委員会の視点、推奨される次のアクションに要約します。

週間の商談をランク付けする

最近のインバウンドメッセージをレビューし、最初に連絡すべき高価値の見込み客を優先順位付きリストとして作成します。

これらのプロンプトを試す

1件のインバウンドメールを分析する
このインバウンドメールを分析してください。送信者プロフィール、企業コンテキスト、購買シグナル、課題、推奨される返信優先度を抽出してください。
購買シグナルを検出する
このメール内容を購買シグナルの観点でレビューしてください。意図の段階を割り当て、根拠を説明し、次の営業アクションを推奨してください。
関係性タイムラインを構築する
この見込み客スレッドの関係性タイムラインを作成してください。主要イベント、参加者、エンゲージメントレベル、現在のステージ、想定される次のステップを含めてください。
最近のインバウンド商談をランク付けする
これらの最近のインバウンド会話を分析してください。各商談を適合度、意図、エンゲージメント、タイムラインでスコアリングし、最初に連絡すべき相手をランク付けしてください。

ベストプラクティス

  • 商談スコアリングを依頼する際は、実際のビジネスコンテキスト、製品適合基準、営業ステージ定義を使用します。
  • 個人の連絡先データ、添付ファイル、外部エンリッチメントソースを使用する前に、プライバシー上の義務を確認します。
  • スコアは優先順位付けの補助として扱い、重要なアカウント判断は人間のレビューで確認します。

回避

  • 同意、保持ルール、アクセス制御を確認せずに、受信トレイの完全なエクスポートをアップロードしないでください。
  • 推定された予算、決裁権、タイムラインを、裏付けとなる証拠なしに検証済みの事実として扱わないでください。
  • スコアだけを根拠に、トーンや文脈を確認せずにアウトバウンドのフォローアップを自動化しないでください。

よくある質問

このスキルは何を分析しますか?
インバウンドメール内容、送信者コンテキスト、スレッド履歴、購買シグナル、商談優先度を分析します。
Gmail や Outlook に直接接続しますか?
明記された Version 1 の範囲では分析ワークフローを説明していますが、リアルタイムのメール API 連携は含まれていません。
外部ソースで見込み客をエンリッチできますか?
LinkedIn、Crunchbase、検索、CRM、メタデータを使用したエンリッチメントについて説明しており、アクセス権とコンプライアンス要件の対象となります。
商談はどのようにスコアリングされますか?
このスキルは、適合度、意図、エンゲージメント、タイムライン要因を使用して複合的な優先度スコアを作成します。
このスコアリングは予測型の機械学習ですか?
いいえ。文書化された範囲では、訓練済みの予測モデルではなく、構造化されたルールと例を使用します。
使用前にユーザーは何を確認すべきですか?
ユーザーは、プライバシー権限、承認済みデータソース、保持ルール、営業アクションに対する人間のレビューステップを確認する必要があります。

開発者情報

作成者

CleanExpo

ライセンス

MIT

Skillstore リビジョン

r1

バージョンに関する注意

作者はバージョンを宣言していません。

参照

7db9b9f06e0ab79c575b58bc48c4d8dc9849f424

メンテナンスの新しさ

2026/7/24

利用状況

6 ダウンロード · 248 閲覧

ファイル構成

📄 SKILL.md

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