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.
npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a claude-codeЧто 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-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/buyer-eval-skill/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/buyer-eval-skill/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/buyer-eval-skill/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/buyer-eval-skill/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install salespeak-ai/buyer-eval-skill buyer-eval-skill2Вручную: положить файлы
.github/skills/buyer-eval-skill/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skillВручную: положить файлы
.devin/skills/buyer-eval-skill/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add salespeak-ai/buyer-eval-skill --skill buyer-eval-skill -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
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