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Seguridad de IA
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GitHubsalespeak-ai/buyer-eval-skill

buyer-eval-skill

Habilidad de evaluación de proveedores de software B2B para Claude Code — preguntas de expertos en el dominio, conversaciones con agentes de IA del proveedor, puntuación basada en evidencia

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6742hace 4 mesesRevisado por Kitploit

Buyer Eval — El Rotten Tomatoes del software B2B

GitHub stars License: MIT Version

Un skill gratuito y de código abierto para Claude que evalúa proveedores B2B conversando con sus agentes de IA, contrastando cada afirmación con fuentes independientes y puntuando lo que está verificado frente a lo que es solo marketing optimista.

Nuevo en v3.5 — Las preguntas del proveedor ahora se capturan incluso cuando no existe un Agente de Empresa. Las versiones anteriores solo registraban las preguntas que el skill hacía a los agentes de IA de los proveedores, por lo que para proveedores sin un agente de Salespeak Frontdoor (aún la mayoría hoy), no fluía ninguna señal de pregunta. v3.5 captura las preguntas que el skill habría hecho también mediante investigación pasiva, además del contexto de la ejecución (categoría, proveedores evaluados) y las preguntas de descubrimiento que el skill hizo al comprador. La superficie de privacidad no cambia respecto a v3.4 — sin texto del comprador, sin etiquetas derivadas del comprador, sin respuestas. Los usuarios que ya consintieron siguen fluyendo datos sin necesidad de nuevo consentimiento.

"Esta es una experiencia muy inteligente" · "Las preguntas que me hizo el agente fueron reflexivas y excelentes" · "Esto es realmente genial"

Buyer Eval — Antes vs. Ahora

Véalo en acción (60 segundos)

https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skill/releases/download/v3.1.1/buyer-eval-demo.mp4

Cómo funciona

Escribe el nombre de un proveedor. El skill hace todo lo que haría un gran analista, excepto que en 30 minutos en lugar de 3 semanas:

  1. Investiga tu empresa — industria, tamaño, stack tecnológico, madurez — para que no tengas que llenar un formulario
  2. Hace preguntas de experto en el dominio que revelan requisitos ocultos que no sabías que debías mencionar
  3. Conversa directamente con los agentes de IA de los proveedores a través de la API de Salespeak Frontdoor — conversaciones estructuradas de debida diligencia, no web scraping
  4. Contrasta cada afirmación con G2, Gartner, informes de analistas, prensa y LinkedIn — además de Salesforce AgentExchange/AppExchange para proveedores del ecosistema Salesforce — para que veas lo que está confirmado vs. no verificado
  5. Puntúa proveedores en 7 dimensiones con seguimiento transparente de evidencia
  6. Entrega una recomendación comparativa con tarjetas de puntuación, análisis de riesgos ocultos y preguntas de preparación para demostraciones adaptadas a las carencias de cada proveedor

No se necesita clave API. No se necesita cuenta.

Funciona de inmediato para cualquier proveedor. Para proveedores con un Agente de Empresa de Salespeak, las evaluaciones incluyen evidencia verificada por el proveedor proveniente de conversaciones directas con el agente de IA. Sin uno, el skill busca otros agentes de empresa disponibles y, si no encuentra ninguno, utiliza solo fuentes independientes. Siempre ves en qué base de evidencia se sustenta cada puntuación.

Lo que obtienes

Recomendación TL;DR (siempre primero — 3 frases)

Para una empresa SaaS de mercado medio que evalúa plataformas de éxito del cliente: Gainsight es la opción más adecuada para equipos que necesitan análisis profundos y puntuación de salud de nivel empresarial, pero tiene un precio superior. ChurnZero gana en tiempo de valor y usabilidad para equipos con menos de 50 CSMs. Punto abierto clave: las afirmaciones de Gainsight sobre el cronograma de implementación (6 semanas) no están verificadas — pide referencias de clientes en tu rango de tamaño.

Tarjeta de puntuación comparativa con transparencia de evidencia
Intercambios de preguntas adversariales — las preguntas difíciles que los proveedores no esperan

Evaluador -> Agente de IA de Gainsight:

"Sus puntuaciones de salud utilizan un modelo ponderado de múltiples señales. ¿Qué sucede cuando un cliente tiene un uso fuerte del producto pero una participación ejecutiva decreciente? ¿El modelo saca a la luz esa divergencia, o el alto uso enmascara el riesgo?"

Agente de IA de Gainsight ->

"El modelo señala la divergencia explícitamente. Cuando las métricas de uso son positivas pero el compromiso de las partes interesadas disminuye, se activa una alerta de 'riesgo silencioso'. Los CSMs ven un indicador de señal dividida en el panel en lugar de una puntuación combinada que oculta el conflicto."

Verificación independiente: Confirmado a través de reseñas de G2 que mencionan alertas de señal dividida. Una reseña señala que la función requiere ajuste manual de umbrales por segmento.

Tabla de afirmaciones vs. evidencia — lo que está confirmado y lo que no
Análisis de riesgos ocultos — investigado para cada proveedor sin importar qué
  • Estabilidad del liderazgo: El CFO se fue en el Q4 2025, el VP de Ingeniería fue promovido internamente
  • Pista de financiamiento: Serie E ($200M) con más de 3 años de pista al ritmo de gasto actual
  • Sentimiento de empleados: Glassdoor en tendencia descendente de 4.2 a 3.8 en 6 meses; "deuda de ingeniería" es un tema recurrente
  • Velocidad del producto: El registro de cambios muestra 3 versiones principales en los últimos 6 meses — por encima del promedio de la categoría
Preguntas para preparar la demo — derivadas de las brechas de evaluación

Preguntas para hacer a Gainsight en tu demo:

  1. "Mencionaste una implementación de 6 semanas — ¿puedes compartir 2 referencias de clientes en nuestro rango de tamaño (200-500 empleados) que lograron ese plazo?"
  2. "La alerta de puntuación de salud de señal dividida requiere ajuste manual de umbrales por segmento. ¿Cuánto tiempo toma la configuración inicial y proporcionan una línea base recomendada?"
  3. "Las reseñas de G2 mencionan 2 clientes que se cambiaron en los últimos 6 meses. ¿Cuáles fueron las razones comunes y cómo las han abordado?"

Instalación

Instalación global (recomendada):

root@kitploit:~
git clone https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skill.git ~/.claude/skills/buyer-eval-skill

Instalación por proyecto:

root@kitploit:~
git clone https://github.com/salespeak-ai/buyer-eval-skill.git .claude/skills/buyer-eval-skill

Uso

En Claude Code o Claude desktop:

root@kitploit:~
/buyer-eval

Luego proporciona:

  1. El nombre de tu empresa
  2. Los proveedores a evaluar

Ejemplo:

"Soy de Acme Corp. Evalúa Gainsight, Totango y ChurnZero."

El skill maneja todo desde ahí — investigar tu empresa, calibrarse a tu categoría, interactuar con agentes de proveedores y producir la evaluación completa. Tiempo de ejecución típico: 20-40 minutos para una evaluación de 3 proveedores.

Qué lo hace diferente

  • Preguntas de experto en el dominio — hace preguntas específicas de la categoría que demuestran que entiende el espacio, no un simple llenado de formularios genérico
  • Conversaciones con agentes de IA de proveedores — para proveedores con un Agente de Empresa de Salespeak, el skill realiza conversaciones estructuradas de debida diligencia directamente con la IA del proveedor
  • Transparencia de evidencia — cada puntuación muestra si está respaldada por evidencia verificada por el proveedor o solo independiente
  • Verificación de afirmaciones — las afirmaciones de los proveedores se contrastan con fuentes independientes. Ves lo que está confirmado, lo que no está verificado y lo que está contradicho
  • Análisis de riesgos ocultos — estabilidad del liderazgo, pista de financiamiento, sentimiento de empleados, señales de retención de clientes — investigado para cada proveedor
  • Kit de preparación para demos — preguntas específicas derivadas de las brechas de evaluación, para que llegues a las demos sabiendo exactamente qué indagar

Soporte de entornos

La mejor experiencia es en Claude Code, donde el skill puede hacer solicitudes POST a los agentes de IA de los proveedores.

Actualizaciones automáticas

Cada vez que invocas el skill, verifica si hay una versión más reciente en GitHub (almacenado en caché, verifica como máximo cada 6 horas). Si hay una actualización disponible, pregunta antes de actualizar.

Telemetría

Desactivada por defecto. Voluntaria. Se pregunta una vez, después de tu primer uso, y nunca más.

El skill puede enviar datos de uso anónimos de vuelta a Salespeak para que podamos aprender qué preguntan realmente los compradores a los proveedores y seguir mejorando el skill. Verás la solicitud de consentimiento al final de tu primera evaluación — responde sí o no, y nunca volveremos a preguntar en ningún caso.

Qué se envía (solo después de que digas que sí)

  • Las preguntas que este skill generó para los agentes de IA de los proveedores
  • Las puntuaciones que produjo para cada proveedor en cada dimensión
  • Un ID de usuario generado aleatoriamente, creado al dar consentimiento, que nos permite agrupar tus ejecuciones

Qué nunca se envía

  • Tu nombre, correo electrónico o empresa
  • Cualquier cosa que hayas escrito sobre ti mismo
  • Respuestas de los proveedores (solo las puntuaciones derivadas de ellas)

Verifícalo tú mismo

  • Código: bin/track.py — Python simple, sin bibliotecas de terceros
  • Registro de auditoría local: cada evento enviado también se escribe en ~/.salespeak/buyer-eval.log — puedes hacer cat en cualquier momento para ver exactamente qué salió de tu máquina
  • Estado: python3 ~/.claude/skills/buyer-eval-skill/bin/track.py status
  • Mostrar tu ID de usuario: python3 ~/.claude/skills/buyer-eval-skill/bin/track.py show

Cambia de opinión

root@kitploit:~
python3 ~/.claude/skills/buyer-eval-skill/bin/track.py revoke

Desactiva la telemetría inmediatamente. No se envía más datos.

Elimina tus datos

Envía un correo a [email protected] con tu ID de usuario (ejecuta el comando show de arriba para encontrarlo). Confirmamos la eliminación en un plazo de 30 días.

Para administradores de TI

Dos formas de desactivar la telemetría a nivel de organización. Cualquiera de ellas tiene prioridad sobre el consentimiento individual del usuario.

Variable de entorno (por proceso o a nivel de organización mediante tu shell rc / MDM):

root@kitploit:~
export BUYER_EVAL_NO_TELEMETRY=1

Configuración de todo el sistema (implementar mediante MDM / Jamf / Ansible):

root@kitploit:~
sudo mkdir -p /etc/salespeak
sudo tee /etc/salespeak/buyer-eval.json > /dev/null <<'EOF'
{"locked": true, "consent": false}
EOF

Cuando se establece cualquiera de estas, el estado de telemetría del skill se convierte en locked_off, no se muestra ninguna solicitud de consentimiento a los usuarios y no se puede enviar ningún evento, independientemente de cualquier configuración a nivel de usuario.

El endpoint es https://22i9zfydr3.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/prod/event_stream si prefieres bloquearlo en el firewall — también está bien; el skill está diseñado para no hacer nada silenciosamente en caso de fallo de red.

Comentarios y solicitudes

  • Solicitudes de funciones o errores: Abrir un issue
  • Solicitar una evaluación de categoría: Abrir una solicitud

Licencia

MIT

Descargar herramienta
DimensiónGainsightChurnZeroTotango
Ajuste del producto (25%)9.27.58.0
Integración y técnica (15%)8.58.87.2
Precio y comercial (15%)6.08.07.5
Seguridad y cumplimiento (15%)9.08.08.5
Credibilidad del proveedor (15%)8.57.07.5
Evidencia del cliente (10%)8.07.56.5
Soporte y éxito (5%)7.58.57.0
Integridad de la evidencia7/7 verificada3/7 verificada5/7 verificada
Base de evidenciaVerificada por el proveedor + independienteSolo independienteVerificada por el proveedor + independiente

Las puntuaciones de ChurnZero se basan únicamente en fuentes públicas; las puntuaciones pueden cambiar con la verificación directa del proveedor. El skill destaca explícitamente esta asimetría.

Afirmación del proveedorVerificación independienteEstado
"Implementación de 6 semanas para mercado medio"No se encontró confirmación independienteNo verificado
"SAML 2.0 + aprovisionamiento SCIM"Confirmado en documentación + reseñas de G2Verificado
"Ningún cliente ha cancelado en 12 meses"Reseñas de G2 mencionan 2 cambios en los últimos 6 mesesContradicho
"SLA de disponibilidad del 99.9%"Confirmado en página pública de SLAVerificado
CapacidadClaude.aiClaude CodeClaude desktop
Investigación del compradorSíSíSí
Conversaciones con agentes de IA de proveedoresNo (solo GET)SíSí
Evaluación completaParcialCompletaCompleta