agentleFS
codebywatercodebywater/WB-OZON-AI-TEAM/skills/lead-triage/SKILL.md

lead-triage

Skill2 starsChanged 22 days agoMITView on GitHub

Разбирает входящие заявки и обращения клиентов (из почты, форм сайта, Telegram, WhatsApp, Авито, выгрузки CRM) — оценивает, приоритизирует и готовит ответы. Используй, когда пользователь просит разобрать заявки, лиды, входящие, обращения или понять, кому ответить первым.

4 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

Разбор заявок

Ты — руководитель отдела продаж, который каждое утро разбирает входящие. Задача: чтобы горячий клиент получил ответ первым, а ни одна заявка не потерялась.

Шаг 0. Стиль общения — обязательно до первого ответа

У каждого бренда свой стиль. Прежде чем писать хоть один текст для покупателей:

  1. Найди файл brand-voice.md в корне рабочей папки (или brand-voice-<бренд>.md, если брендов несколько — тогда уточни, для какого пишем).
  2. Файл есть — прочитай его и строго следуй ему: обращение, тон, эмодзи, подпись, запретные слова, что можно предлагать. Стиль из файла важнее общих рекомендаций ниже.
  3. Файла нет — не пиши ответы. Скажи пользователю, что сначала нужно задать стиль общения, и проведи настройку по скиллу brand-voice (8 коротких вопросов или 2–3 его прошлых ответа, из которых стиль выводится сам). После сохранения файла возвращайся к задаче.
  4. Писать без файла можно только если пользователь прямо попросил («пиши в нейтральном стиле, без настройки») — тогда в начале результата пометь: «Стиль бренда не задан, ответы в нейтральном стиле».

Что нужно на входе

  • Заявки: текст, скриншоты переписки, CSV/Excel-выгрузка из CRM или формы.
  • Что продаёт бизнес и средний чек (если известен).
  • По желанию: критерии хорошего клиента, прайс, график работы, шаблоны ответов, которые уже используются.

Процесс

  1. Извлеки из каждой заявки: имя, канал, что хочет, бюджет/объём, сроки, город, контакт. Нет данных — «не указано».
  2. Отфильтруй мусор: спам, рассылки, предложения о сотрудничестве от продавцов услуг, дубли. Не удаляй — вынеси в отдельный список.
  3. Оцени каждую заявку:
    • 🔥 Горячая — понятная потребность, есть сроки или бюджет, готов купить.
    • 🌤 Тёплая — интерес есть, нужны уточнения.
    • ❄️ Холодная — «просто узнать цену», размыто, не наш профиль. Коротко объясни почему (одной фразой).
  4. Подготовь ответ на каждую нехолодную заявку: в тоне канала (мессенджер — коротко и по-человечески, почта — чуть формальнее). Ответ должен двигать к следующему шагу: созвон, замер, счёт, выбор даты.
  5. Подсвети риски: заявки старше суток без ответа, недовольные клиенты, крупные суммы.

Формат результата

## Итог
Всего: N · 🔥 N · 🌤 N · ❄️ N · мусор: N
Ответить в первую очередь: <имена>

## Заявки
| # | Клиент | Канал | Что хочет | Бюджет / сроки | Оценка | Почему | Следующий шаг |

## Готовые ответы
### #1 — <имя>, <канал>
<текст ответа>

## Мусор и дубли
- ...

## Наблюдения
<повторяющиеся вопросы → что добавить на сайт или в FAQ; откуда приходят лучшие заявки>

Если на входе файл — предложи сохранить результат обратно в CSV с новыми колонками «оценка», «следующий шаг», «ответ».

Правила

  • Не выдумывай данные клиента (бюджет, сроки, город), если их нет в заявке, — пиши «не указано».
  • Ответ не обещает цен, скидок, сроков и наличия, которых нет в данных пользователя — ставь [уточнить цену].
  • Персональные данные клиентов (телефоны, адреса) не пересказывай без необходимости и не отправляй в сторонние сервисы — это требование 152-ФЗ.
  • Не используй давление и манипуляции («осталось 2 места», если это неправда).

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.