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
優先處理入站銷售機會
銷售團隊會花費時間整理入站電子郵件並辨識真正有潛力的潛在客戶。此技能會將電子郵件脈絡轉換為潛在客戶檔案、購買信號、商機分數，以及建議的後續跟進行動。
対応: Claude Codex Code(CC)
自分のエージェントでインストール
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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
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
「pre-client」を使用しています。 潛在客戶詢問價格，並表示他們目前的工具不支援其工作流程。
期待される結果:
輸出會識別出高意圖的工具替換商機，列出痛點、估計緊急程度，並建議快速且個人化的回覆。
「pre-client」を使用しています。 一個為期五天的對話串包含初始詢問、一次跟進，以及 CTO 加入對話。
期待される結果:
輸出會摘要時間軸、指出購買決策團隊擴大、提高商機分數，並建議安排探索通話。
「pre-client」を使用しています。 每週收件匣檢閱包含十二個可能的銷售對話。
期待される結果:
輸出會將潛在客戶分為優先層級、突顯最強商機，並為每個層級提供建議的回覆時機。
セキュリティ監査
中リスクv10 • 2026/7/9 バージョン別レポートを開く
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.
リスク要因
⚙️ 外部コマンド (25)
SKILL.md:25-90 SKILL.md:90-96 SKILL.md:96-140 SKILL.md:140-146 SKILL.md:146-206 SKILL.md:206-212 SKILL.md:212-282 SKILL.md:282-288 SKILL.md:288-362 SKILL.md:362-368 SKILL.md:368-438 SKILL.md:438-444 SKILL.md:444-504 SKILL.md:504-510 SKILL.md:510-526 SKILL.md:526-530 SKILL.md:530-552 SKILL.md:552-556 SKILL.md:556-571 SKILL.md:571-589 SKILL.md:589-626 SKILL.md:626-630 SKILL.md:630-661 SKILL.md:661-665 SKILL.md:665-689
監査者: claude 監査履歴を表示 →
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[](https://skillstore.io/skills/cleanexpo-pre-client?utm_source=security_passport_badge)HTMLバッジ
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<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/10BibTeX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
篩選新的入站潛在客戶
分析新的電子郵件，以識別寄件者、公司、意圖、痛點和回覆優先順序。
準備帳戶跟進
將多則訊息的對話串摘要為時間軸、購買決策團隊視角，以及建議的下一步行動。
排序每週商機
檢閱近期入站訊息，產出應優先聯絡的高價值潛在客戶清單。
これらのプロンプトを試す
分析一封入站電子郵件
分析這封入站電子郵件。擷取寄件者檔案、公司脈絡、購買信號、痛點和建議的回覆優先順序。
偵測購買信號
檢閱這封電子郵件內容中的購買信號。指定意圖層級、說明證據，並建議下一個銷售行動。
建立關係時間軸
為這個潛在客戶對話串建立關係時間軸。包含關鍵事件、參與者、互動程度、目前階段和可能的下一步。
排序近期入站商機
分析這些近期入站對話。依適配度、意圖、互動程度和時間軸為每個商機評分，然後排序應優先聯絡的對象。
ベストプラクティス
- 要求商機評分時，使用真實業務脈絡、產品適配標準和銷售階段定義。
- 在使用個人聯絡資料、附件或外部資料補強來源之前，先檢閱隱私義務。
- 將分數視為優先排序輔助，並以人工審查確認重要的帳戶決策。
回避
- 未確認同意、保留規則和存取控制前，不要上傳完整收件匣匯出資料。
- 沒有支持證據時，不要將推斷出的預算、權限或時間軸視為已驗證事實。
- 不要只根據分數，在未檢閱語氣和脈絡的情況下自動化對外跟進。
よくある質問
此技能會分析什麼？
它會分析入站電子郵件內容、寄件者脈絡、對話串歷史、購買信號和商機優先順序。
它會直接連接 Gmail 或 Outlook 嗎？
聲明的第 1 版範圍描述的是分析工作流程，但不包含即時電子郵件 API 整合。
它可以使用外部來源補強潛在客戶資料嗎？
它描述了使用 LinkedIn、Crunchbase、搜尋、CRM 和中繼資料進行資料補強，但須符合存取權與合規要求。
商機如何評分？
此技能使用適配度、意圖、互動程度和時間軸因素來建立綜合優先分數。
此評分是預測式機器學習嗎？
不是。文件化範圍使用結構化規則與範例，而不是經訓練的預測模型。
使用前，使用者應驗證什麼？
使用者應驗證隱私權限、核准的資料來源、保留規則，以及銷售行動的人工作業審查步驟。