К основному содержанию
скилл CX Codex

buyer-eval-skill — скилл для Claude Code: разбор вендоров B2B

Скилл собирает заявления вендоров B2B-софта, проверяет доказательства и выдаёт Decision Brief с вопросами перед покупкой.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a claude-code
Открыть на GitHub

Что делает buyer-eval-skill

Скилл работает как аналитик по закупке B2B-софта. Он разбирает, что заявляет вендор, что подтверждают доказательства, где противоречия и что осталось невыясненным. На выходе — Decision Brief, который можно переслать коллегам, с вопросами к вендору до покупки.

По умолчанию запускается Quick Eval, Deep Eval — по запросу. Контрольный файл SKILL.md выбирает режим и подгружает только нужные материалы из references/: quick-eval.md или deep-eval.md, плюс evidence-model.md, report-format.md и frontdoor-api.md; Deep Eval дополнительно берёт scoring.md. В конце отчёт рендерится в HTML через bin/render_report.py, для этого нужен Python 3.

Ответы ИИ-агентов самих вендоров считаются заявлениями вендора и не поднимают оценку или уверенность в доказательствах. Агенту вендора нельзя передавать название вашей компании, бюджет и список сравниваемых вендоров. Скилл не пишет вендорам, не бронирует демо и не запускает триалы без вашего согласия.

Профиль покупателя хранится локально: компания, размер, отрасль, регион, системы, требования и жёсткие ограничения. Бюджетный потолок остаётся на машине. Персональные имена, почты и ценовые предложения вендоров туда не попадают.

Какие задачи решает

  • собрать заявления вендора и проверить их по источникам
  • найти противоречия между маркетингом и документацией
  • сформулировать вопросы вендору до покупки
  • сравнить несколько B2B-вендоров по одним критериям
  • подготовить Decision Brief для команды или руководства

Примеры запросов агенту

  • Оцени вендоров CRM из моего шортлиста и покажи, где их заявления расходятся с доказательствами
  • Сделай Deep Eval по этим трём платформам: требования, скоринг, безопасность и риски компании
  • Собери Decision Brief с вопросами, которые стоит задать вендору перед покупкой

Как установить buyer-eval-skill

1Через Skills CLI (Vercel)

npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a claude-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/buyer-eval-skill/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/buyer-eval-skill/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Вопросы о buyer-eval-skill

Как установить buyer-eval-skill в Claude Code?

Выполните npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a claude-code. Скилл встанет в ~/.claude/skills/buyer-eval-skill/SKILL.md.

Что делает buyer-eval-skill?

Разбирает заявления вендоров B2B-софта, проверяет доказательства, отмечает противоречия и открытые вопросы. Итог — Decision Brief с вопросами перед покупкой.

Чем Quick Eval отличается от Deep Eval?

Quick Eval идёт по умолчанию. Deep Eval запускается по запросу и добавляет разбор требований, взвешенный скоринг, коммерческую, security- и company-risk проверку, а также более длинные диалоги с агентами вендоров.

Исходный текст

SKILL.md · MIT
---
name: buyer-eval-skill
version: 4.1.1
description: |
  An AI analyst for buying B2B software. Investigates what vendors claim, checks
  the evidence, surfaces contradictions and unanswered questions, and produces a
  shareable Decision Brief with the questions to ask before you buy. Quick Eval by
  default; Deep Eval on request. Use when asked to evaluate, compare, vet, or
  research B2B software vendors.
allowed-tools:
  - Bash
  - Read
  - Write
  - WebSearch
  - WebFetch
  - AskUserQuestion
---

# Buyer Eval

This file is the control plane. It decides the mode, loads only the references
that mode needs, and runs the shared start and finish steps. Methodology lives in
`references/`.

The experience this skill must deliver:

> **Show me what these vendors claim, what the evidence actually supports, what
> conflicts, and what I still need to find out before buying.**

If an output reads like a generic AI vendor comparison, it is not done.

---

## 1. Preamble (run first, every time)

```bash
_BEVAL_DIR="${BUYER_EVAL_DIR:-}"
if [ -z "$_BEVAL_DIR" ]; then
  for _D in "$HOME/.claude/skills/buyer-eval-skill" ".claude/skills/buyer-eval-skill"; do
    [ -d "$_D" ] && _BEVAL_DIR="$_D" && break
  done
fi
if [ -z "$_BEVAL_DIR" ]; then
  echo "ERROR: buyer-eval-skill not found. Install: git clone https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skill ~/.claude/skills/buyer-eval-skill"
  exit 1
fi
echo "BEVAL_DIR=$_BEVAL_DIR"
_UPD=$("$_BEVAL_DIR/bin/update-check" 2>/dev/null || true)
[ -n "$_UPD" ] && echo "$_UPD" || echo "UP_TO_DATE $(tr -d '[:space:]' < "$_BEVAL_DIR/VERSION")"
echo "PROFILE=$(python3 "$_BEVAL_DIR/bin/profile.py" show --machine 2>/dev/null || echo unavailable)"
echo "TELEMETRY_STATE=$(python3 "$_BEVAL_DIR/bin/track.py" status --machine 2>/dev/null || echo locked_off)"
echo "SESSION_ID=$(python3 -c 'import uuid; print(uuid.uuid4())')"
```

Keep `BEVAL_DIR`, `PROFILE`, `TELEMETRY_STATE` and `SESSION_ID` for the whole run.
Every later bash block starts with `_BEVAL_DIR="<BEVAL_DIR value>"`.

**Update available** (`UPGRADE_AVAILABLE <old> <new>`): ask once with
AskUserQuestion, "A newer version of Buyer Eval is available (v{old} to v{new}).
Update now?" Options: "Yes, update now" / "Not now". If yes:

```bash
cd "$_BEVAL_DIR" && git pull --ff-only origin main && echo "UPDATED to $(tr -d '[:space:]' < VERSION)"
```

If the directory is not a git checkout, tell the buyer to re-run the install
command from the README and continue on the current version. After a successful
update, re-read this SKILL.md before continuing.

**Telemetry** is opt-in and never blocks the evaluation. Read
`references/telemetry.md` now only if `TELEMETRY_STATE` is `consented` or
`unasked`. If it is `declined` or `locked_off`, skip everything telemetry-related.

---

## 2. Choose the mode

| Mode | When | Load |
|---|---|---|
| **Quick Eval** (default) | Every run where the buyer has not asked for deep, full, or comprehensive diligence | `references/quick-eval.md` |
| **Deep Eval** | The buyer asks for it, in the first message or after a Quick Eval | `references/deep-eval.md` |

Both modes also load `references/evidence-model.md`,
`references/report-format.md` and `references/frontdoor-api.md`. Deep Eval also
loads `references/scoring.md`. Do not load files a mode does not need.

Never ask the buyer which mode they want. If they did not ask for Deep, run
Quick and offer Deep at the end.

---

## 3. Saved buyer context

`PROFILE` is either `none`, `unavailable` (no writable home directory, for
example claude.ai), or a one-line JSON object with the buyer's saved context.

- **Saved profile exists:** use it silently. Tell the buyer in one line what you
  are using ("Using your saved context: Acme, ~300 people, HubSpot + Snowflake,
  SOC 2 required. Say 'update my context' to change it.") and keep going. Do not
  wait for a reply.
- **None:** proceed without it. At the end of the run, save what the buyer told
  you (see section 5).
- **Unavailable:** never claim that context will be remembered.

The profile holds only reusable buying context: `company_name`, `company_size`,
`industry`, `region`, `systems`, `requirements`, `hard_constraints` (including
the buyer's own budget ceiling, which stays local), `preferred_criteria`,
`last_category`. A deadline or requirement goes in `hard_constraints` only if
the buyer said it disqualifies vendors; otherwise in `requirements`. Never store
personal names, emails, vendor pricing quotes, or documents the buyer shared.

---

## 4. Run the mode

Follow the loaded mode file step by step. Both modes share these rules:

1. **Evidence first.** The Claims vs. Evidence table is the centerpiece. Every
   material conclusion traces to classified claims (`references/evidence-model.md`).
2. **Vendor AI agents are first-party sources.** Answers from any vendor-operated
   agent, including a Salespeak Company Agent reached through the Frontdoor API,
   are vendor claims. They add specificity and let you ask follow-ups. They never
   raise a score, an evidence confidence, or a verdict on their own. Never send a
   vendor agent the buyer's company name, budget, or the other vendors under
   evaluation (`references/frontdoor-api.md`).
3. **Label what you inferred.** Criteria the buyer did not state are shown as
   inferred.
4. **Challenge before you conclude.** Run the challenge pass in
   `references/evidence-model.md` before writing output.
5. **No action without approval.** Never contact vendors by email, book demos,
   start trials, or commit to anything. Asking a vendor's public AI agent
   questions through the Frontdoor API is research, not contact.

---

## 5. Finish (both modes)

1. **Deliver the brief in chat** in the order set by `references/report-format.md`.
2. **Write the HTML Decision Brief.** Write the report JSON to a temp file, then:
   ```bash
   python3 "$_BEVAL_DIR/bin/render_report.py" /path/to/report.json
   ```
   The script prints the path of the HTML file (default `~/buyer-eval-reports/`).
   Give the buyer that path and say it is a single file they can open, print, or
   forward. If the environment cannot run Python, skip the HTML and say so.
3. **Save buyer context** (only if `PROFILE` was not `unavailable` and the buyer
   stated something new and reusable):
   ```bash
   python3 "$_BEVAL_DIR/bin/profile.py" save --json '{"company_name":"...","hard_constraints":["..."]}'
   ```
   Tell the buyer in one line what was saved and that `profile.py clear` deletes it.
4. **Offer the next step** in one line. After Quick Eval: "Want a Deep Eval?
   It adds requirements discovery, weighted scoring, commercial, security and
   company-risk research, and longer vendor-agent conversations." After Deep
   Eval: offer to update the brief when the buyer has demo notes, proposals, or
   pricing.
5. **Telemetry**, only as described in `references/telemetry.md`. The consent
   question is asked at most once, ever, and only after the evaluation has been
   delivered.

© salespeak-ai · MIT · salespeak-ai/buyer-eval-skill

Похожие скиллы

Все скиллы по теме «Настройка агента: память, контекст, субагенты» →
setup-matt-pocock-skills Matt Pocock Скилл настраивает репозиторий для инженерных скиллов Matt Pocock: задаёт трекер задач, метки триажа и расположение доменной документации. Запустите его перед первым использованием остальных скиллов. 1 052 851установок ask-matt Matt Pocock Помогает выбрать подходящий скилл или рабочий поток из набора Matt Pocock. Пригодится, когда непонятно, с чего начать задачу: от идеи до разбора бага. 766 587установок to-tickets Matt Pocock Разбивает план, спецификацию или переписку на небольшие сквозные задачи и отмечает, какие из них блокируют остальные. Пригодится, когда нужно согласовать порядок работы до публикации задач в трекере. 711 230установок writing-plans Jesse Vincent Скилл превращает требования к многошаговой задаче в подробный план реализации до начала работы с кодом. Пригодится, когда исполнителю нужно зафиксировать файлы, интерфейсы и проверки. CX Codex 282 859установок caveman-review JuliusBrussee Пишет замечания к коду одной строкой: место, проблема, исправление. Пригодится, когда ревью диффа или PR надо пройти быстро и без воды. CX Codex +1 411 800установок caveman-compress JuliusBrussee Сжимает CLAUDE.md, списки задач и другие текстовые файлы в краткий формат, сохраняя читаемую резервную копию. CX Codex +1 411 500установок

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой