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81対象職種に合わせて履歴書を最適化
求職者は、履歴書上の実績と特定の求人内容を結び付けることに苦労しがちです。このスキルは適合度を確認し、焦点を絞った改善案を提案し、想定される面接質問を準備します。
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スキル lead-scraper
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lead-scraper
v1.0.0 コンテンツリビジョン r1 中リスク
業界別リードリストを収集
営業チームやリサーチチームでは、特定の地域と業界に関する構造化されたリードリストが必要になることがよくあります。このスキルは、CSVですぐに使えるように、会社、連絡先、電話番号、住所の詳細をAI支援で収集し、整形する手順を案内します。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
エージェントリクエスト
Review the Skillstore skill "lead-scraper" from https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper/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
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
テストする
「lead-scraper」を使用しています。 Find packaging suppliers in Austin for a small manufacturing outreach campaign.
期待される結果:
会社名、利用可能な連絡先詳細、住所、ソースメモ、手動レビューフラグを含む構造化されたリードリスト。
「lead-scraper」を使用しています。 Prepare restaurant equipment leads in Toronto and mark incomplete records.
期待される結果:
データの完全性別にグループ化され、不足している電話番号や不確かな連絡先が明確に示されたCSV対応の見込み客リスト。
「lead-scraper」を使用しています。 Review a draft lead list before a sales campaign.
期待される結果:
重複が削除され、リスクのあるエントリにフラグが付けられ、手動検証に推奨されるフィールドを含む整理済みリストの要約。
セキュリティ監査
中リスクv4 • 2026/7/8 バージョン別レポートを開く
The entropy finding is a false positive because SKILL.md is readable Markdown with Chinese text and front matter, not obfuscated content. I found one semantic risk: the skill targets scraping contacts, phone numbers, and addresses into lead CSV files without compliance guardrails.
1
スキャンされたファイル
34
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
Unrestricted Contact Data Scraping
The skill states it scrapes lead lists by region and industry into CSV fields for contact person, phone, and address. This can enable privacy-invasive collection or terms-of-service violations unless limited to lawful public business data.
The stated output fields include contact names, phone numbers, and addresses for scraped leads. No visible guardrails limit collection to compliant public business data.
監査者: codex 監査履歴を表示 →
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バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
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https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_reportMarkdownバッジ
[](https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
<a href="https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>埋め込みカード
<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper.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
Hermes-Sedimentary. (2026). lead-scraper security audit report (audit version 4) [Author version 1.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper/audits/4BibTeX形式の引用
@techreport{hermes-sedimentary-zhangchenlai-dev-lead-scraper-2026,
author = {Hermes-Sedimentary},
title = {lead-scraper security audit report (audit version 4)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {4},
url = {https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper/audits/4},
note = {Author version 1.0.0}
}CITATION.cff
cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "lead-scraper security audit report (audit version 4)"
version: "1.0.0"
type: report
authors:
- name: "Hermes-Sedimentary"
date-released: "2026-07-08"
url: "https://skillstore.io/skills/zhangchenlai-dev-lead-scraper/audits/4"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:zhangchenlai-dev-lead-scraper:audit:4"
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
100
保守性
87
コンテンツ
67
コミュニティ
83
仕様準拠
作成できるもの
地域の見込み客リストを作成
初回の営業アウトリーチ向けに、市区町村や地域内の企業をCSVですぐ確認できるリストとして作成します。
クライアント向けリード調査を準備
手動検証の前に、クライアントのキャンペーン向けターゲットアカウントを収集して整理します。
B2B市場カバレッジを把握
計画立案のために、業界セグメント内の企業、連絡先、所在地を比較します。
これらのプロンプトを試す
基本的なリードリストを作成
[region]の[industry]企業のリードリストを作成してください。会社名、連絡先、電話番号、住所、ソースメモを含めてください。出力はCSVレビューに適した状態にしてください。
ソースと品質メモを追加
[region]の[industry]リードを調査してください。各リードについて、会社名、連絡先、電話番号、住所、ソース、信頼度、手動確認が必要な不足データを含めてください。
優先度別にリードを分類
[region]の[industry]向けに優先順位付きリードリストを作成してください。ビジネス適合度、所在地、利用可能な連絡先詳細に基づいて結果をグループ化してください。使用した優先順位ルールを説明してください。
コンプライアンス観点でリードリストを監査
このリードリストについて、重複エントリ、不足フィールド、ソース品質、プライバシー上の懸念を確認してください。アウトリーチ前に同意確認またはソース検証が必要なエントリにフラグを付けてください。
ベストプラクティス
- リード調査には、公開され、許可されており、信頼できる情報源を使用してください。
- アウトリーチ前に、電話番号、連絡先、住所を確認してください。
- 後で記録を確認または削除できるように、各ソースを記録してください。
回避
- 合法的根拠なしに個人の私的データを収集しないでください。
- ウェブサイトの利用規約、robots ルール、同意要件を無視しないでください。
- 未確認または古い連絡先レコードからアウトリーチを送信しないでください。
よくある質問
このスキルには動作するスクレイパーが含まれていますか？
いいえ。レビュー済みのスキルファイルはワークフローの説明を提供するものであり、実行可能なスクレイピングコードではありません。
このスキルはどのような入力を想定していますか？
対象地域と業界を前提として設計されています。
想定される出力フィールドは何ですか？
説明では、CSV出力向けに会社名、連絡先、電話番号、住所のフィールドが挙げられています。
規制対象データや個人データに使用できますか？
注意して使用してください。個人データを収集または使用する前に、同意、合法的根拠、ソースの許可を確認してください。
Claude、Codex、Claude Code をサポートしていますか？
はい。レポートには Claude、Codex、Claude Code のサポートが記載されています。
生成されたリードはレビューすべきですか？
はい。このスキルでは、重要なAI出力は手動でレビューすべきであると記されています。
開発者情報
ライセンス
MIT
作者バージョン
v1.0.0
Skillstore リビジョン
r1
参照
64ca8af0f54a325752f08bd54e52151061ea659a
メンテナンスの新しさ
2026/7/23
利用状況
5 ダウンロード · 28 閲覧
ファイル構成
📄 SKILL.md
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