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buyer-eval-skill — क्लॉड कोड के लिए B2B सॉफ्टवेयर विक्रेता मूल्यांकन कौशल — डोमेन-विशेषज्ञ प्रश्न, विक्रेता AI एजेंट वार्तालाप, साक्ष्य-आधारित स्कोरिंग | Kitploit
उपकरण/GitHubGitHub/salespeak-ai/buyer-eval-skill
OSINT (खुला स्रोत खुफिया)टोहीभेद्यता विश्लेषणजानकारी एकत्र करनापेनिट्रेशन टेस्टिंगउपयोगिताएँ और फ्रेमवर्कखतरा खुफियालर्निंग और शिक्षाचयनित संसाधनAI सुरक्षालैब और अभ्यास
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salespeak-ai/buyer-eval-skill

buyer-eval-skill

क्लॉड कोड के लिए B2B सॉफ्टवेयर विक्रेता मूल्यांकन कौशल — डोमेन-विशेषज्ञ प्रश्न, विक्रेता AI एजेंट वार्तालाप, साक्ष्य-आधारित स्कोरिंग

रिपॉजिटरी देखें

बायर इवैल — B2B सॉफ्टवेयर का रॉटन टमाटोज़

GitHub stars License: MIT Version

एक मुफ्त, ओपन-सोर्स क्लॉड स्किल जो B2B विक्रेताओं का मूल्यांकन उनके AI एजेंटों से बात करके, हर दावे को स्वतंत्र स्रोतों से क्रॉस-रेफरेंस करके, और जो सत्यापित है बनाम सिर्फ आशावादी मार्केटिंग है उसे स्कोर करके करता है।

v3.5 में नया — अब कंपनी एजेंट मौजूद न होने पर भी विक्रेता प्रश्न कैप्चर किए जाते हैं। पिछले संस्करण केवल उन प्रश्नों को लॉग करते थे जो स्किल ने विक्रेता AI एजेंटों से पूछे थे — इसलिए जिन विक्रेताओं के पास Salespeak Frontdoor एजेंट नहीं है (अभी भी अधिकांश), वहां कोई प्रश्न सिग्नल प्रवाहित नहीं होता था। v3.5 उन प्रश्नों को भी कैप्चर करता है जो स्किल निष्क्रिय शोध के माध्यम से पूछे होते, साथ ही रन-स्तरीय संदर्भ (श्रेणी, मूल्यांकित विक्रेता) और स्किल द्वारा खरीदार से पूछे गए खोज प्रश्न भी। गोपनीयता सतह v3.4 से अपरिवर्तित है — कोई खरीदार टेक्स्ट नहीं, कोई खरीदार-व्युत्पन्न टैग नहीं, कोई उत्तर नहीं। मौजूदा सहमति वाले उपयोगकर्ता बिना पुनः सहमति के डेटा प्रवाहित करते रहते हैं।

"यह एक बहुत ही बुद्धिमान अनुभव है" · "एजेंट ने मुझसे जो सवाल पूछे वे विचारशील और शानदार थे" · "यह वास्तव में अच्छा है"

खरीदार मूल्यांकन — तब बनाम अब

इसे क्रिया में देखें (60 सेकंड)

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

यह कैसे काम करता है

आप एक विक्रेता का नाम टाइप करते हैं। स्किल वह सब कुछ करता है जो एक शानदार विश्लेषक करेगा — सिवाय इसके कि 3 सप्ताह के बजाय 30 मिनट में:

  1. आपकी कंपनी पर शोध करता है — उद्योग, आकार, टेक स्टैक, परिपक्वता — ताकि आपको फॉर्म भरने की जरूरत न पड़े
  2. डोमेन-विशेषज्ञ प्रश्न पूछता है जो छिपी आवश्यकताओं को सामने लाते हैं जिनका आपने उल्लेख करना नहीं जानते थे
  3. विक्रेता AI एजेंटों से सीधे बात करता है Salespeak Frontdoor API के माध्यम से — संरचित उचित परिश्रम वार्तालाप, वेब स्क्रैपिंग नहीं
  4. हर दावे को क्रॉस-रेफरेंस करता है G2, Gartner, विश्लेषक रिपोर्ट, प्रेस और LinkedIn के विरुद्ध — साथ ही Salesforce-इकोसिस्टम विक्रेताओं के लिए Salesforce AgentExchange/AppExchange — ताकि आप देख सकें कि क्या पुष्टि हुआ है बनाम असत्यापित
  5. विक्रेताओं को 7 आयामों में स्कोर करता है पारदर्शी साक्ष्य ट्रैकिंग के साथ
  6. तुलनात्मक अनुशंसा प्रदान करता है स्कोरकार्ड, छिपे जोखिम विश्लेषण और प्रत्येक विक्रेता के अंतराल के अनुरूप डेमो तैयारी प्रश्नों के साथ

कोई API कुंजी आवश्यक नहीं। कोई खाता आवश्यक नहीं।

किसी भी विक्रेता के लिए बॉक्स से बाहर काम करता है। जिन विक्रेताओं के पास Salespeak कंपनी एजेंट है, उनके मूल्यांकन में सीधे AI एजेंट वार्तालापों से विक्रेता-सत्यापित साक्ष्य शामिल होते हैं। इसके बिना, स्किल अन्य उपलब्ध कंपनी एजेंटों की खोज करता है और, यदि कोई नहीं मिलता, तो केवल स्वतंत्र स्रोतों का उपयोग करता है। आप हमेशा देखते हैं कि प्रत्येक स्कोर किस साक्ष्य आधार पर बनाया गया है।

आपको क्या मिलता है

TL;DR अनुशंसा (हमेशा पहले — 3 वाक्य)

ग्राहक सफलता प्लेटफार्मों का मूल्यांकन करने वाली एक मिड-मार्केट SaaS कंपनी के लिए: Gainsight उन टीमों के लिए सबसे मजबूत फिट है जिन्हें गहन एनालिटिक्स और एंटरप्राइज-ग्रेड हेल्थ स्कोरिंग की आवश्यकता है, लेकिन यह प्रीमियम पर आता है। ChurnZero समय-से-मूल्य और उपयोगिता में 50 CSM से कम टीमों के लिए जीतता है। मुख्य खुला मुद्दा: Gainsight का कार्यान्वयन समयरेखा दावा (6 सप्ताह) असत्यापित है — अपने आकार बैंड में ग्राहक संदर्भों के लिए पूछें।

तुलनात्मक स्कोरकार्ड साक्ष्य पारदर्शिता के साथ
प्रतिकूल प्रश्न आदान-प्रदान — कठिन प्रश्न जिनकी विक्रेता उम्मीद नहीं करते

मूल्यांकनकर्ता -> Gainsight AI एजेंट:

"आपके स्वास्थ्य स्कोर एक भारित बहु-सिग्नल मॉडल का उपयोग करते हैं। क्या होता है जब किसी ग्राहक के पास मजबूत उत्पाद उपयोग होता है लेकिन कार्यकारी जुड़ाव घट रहा है — क्या मॉडल उस विचलन को सतह पर लाता है, या उच्च उपयोग जोखिम को छुपा देता है?"

Gainsight AI एजेंट ->

"मॉडल विचलन को स्पष्ट रूप से चिह्नित करता है। जब उपयोग मेट्रिक्स सकारात्मक रुझान दिखाते हैं लेकिन हितधारक जुड़ाव घटता है, तो यह एक 'मूक जोखिम' अलर्ट ट्रिगर करता है। CSM को डैशबोर्ड पर एक विभाजित-सिग्नल संकेतक दिखता है, न कि एक मिश्रित स्कोर जो संघर्ष को छुपाता है।"

स्वतंत्र सत्यापन: विभाजित-सिग्नल अलर्ट का उल्लेख करने वाली G2 समीक्षाओं के माध्यम से पुष्टि की गई। एक समीक्षा नोट करती है कि सुविधा के लिए प्रति खंड मैन्युअल थ्रेशोल्ड ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है।

दावे बनाम साक्ष्य तालिका — क्या पुष्टि हुआ, क्या नहीं
छिपा जोखिम विश्लेषण — हर विक्रेता के लिए शोध किया गया, चाहे कुछ भी हो
  • नेतृत्व स्थिरता: CFO Q4 2025 में चले गए, VP Engineering को आंतरिक रूप से पदोन्नत किया गया
  • फंडिंग रनवे: सीरीज़ E ($200M) वर्तमान बर्न दर पर 3+ साल का रनवे
  • कर्मचारी भावना: Glassdoor 6 महीनों में 4.2 से 3.8 तक गिर रहा है; "इंजीनियरिंग ऋण" एक आवर्ती विषय है
  • उत्पाद गति: Changelog पिछले 6 महीनों में 3 प्रमुख रिलीज़ दिखाता है — श्रेणी औसत से ऊपर
डेमो तैयारी प्रश्न — मूल्यांकन अंतराल से व्युत्पन्न

अपने डेमो में Gainsight से पूछने के लिए प्रश्न:

  1. "आपने 6-सप्ताह के कार्यान्वयन का उल्लेख किया — क्या आप हमारे आकार बैंड (200-500 कर्मचारी) में 2 ग्राहक संदर्भ साझा कर सकते हैं जिन्होंने वह समयरेखा हासिल की?"
  2. "विभाजित-सिग्नल स्वास्थ्य स्कोर अलर्ट के लिए प्रति खंड मैन्युअल थ्रेशोल्ड ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। प्रारंभिक कॉन्फ़िगरेशन में कितना समय लगता है, और क्या आप एक अनुशंसित आधार रेखा प्रदान करते हैं?"
  3. "G2 समीक्षाओं में पिछले 6 महीनों में 2 ग्राहकों के स्विच करने का उल्लेख है। सामान्य कारण क्या थे, और आपने उन्हें कैसे संबोधित किया है?"

इंस्टॉल

वैश्विक इंस्टॉल (अनुशंसित):

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

प्रति-परियोजना इंस्टॉल:

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

उपयोग

Claude Code या Claude desktop में:

root@kitploit:~
/buyer-eval

फिर प्रदान करें:

  1. आपकी कंपनी का नाम
  2. मूल्यांकन करने के लिए विक्रेता

उदाहरण:

"मैं Acme Corp से हूं। Gainsight, Totango और ChurnZero का मूल्यांकन करें।"

स्किल वहां से सब कुछ संभालता है — आपकी कंपनी पर शोध करना, आपकी श्रेणी में कैलिब्रेट करना, विक्रेता एजेंटों से जुड़ना और पूर्ण मूल्यांकन तैयार करना। विशिष्ट रनटाइम: 3-विक्रेता मूल्यांकन के लिए 20-40 मिनट।

यह क्या अलग बनाता है

  • डोमेन-विशेषज्ञ प्रश्न — श्रेणी-विशिष्ट प्रश्न पूछता है जो दर्शाता है कि यह स्पेस को समझता है, सामान्य फॉर्म-भरना नहीं
  • विक्रेता AI एजेंट वार्तालाप — जिन विक्रेताओं के पास Salespeak कंपनी एजेंट है, स्किल सीधे विक्रेता के AI के साथ संरचित उचित परिश्रम वार्तालाप आयोजित करता है
  • साक्ष्य पारदर्शिता — प्रत्येक स्कोर दिखाता है कि यह विक्रेता-सत्यापित या केवल स्वतंत्र साक्ष्य द्वारा समर्थित है या नहीं
  • दावा सत्यापन — विक्रेता के दावों को स्वतंत्र स्रोतों के विरुद्ध क्रॉस-रेफरेंस किया जाता है। आप देखते हैं कि क्या पुष्टि हुआ, क्या असत्यापित है, और क्या विरोधाभासी है
  • छिपा जोखिम विश्लेषण — नेतृत्व स्थिरता, फंडिंग रनवे, कर्मचारी भावना, ग्राहक प्रतिधारण संकेत — हर विक्रेता के लिए शोध किया गया
  • डेमो तैयारी किट — मूल्यांकन अंतराल से व्युत्पन्न विशिष्ट प्रश्न, ताकि आप डेमो में यह जानकर जाएं कि क्या जांचना है

वातावरण समर्थन

सबसे अच्छा अनुभव Claude Code में है जहां स्किल विक्रेता AI एजेंटों को POST अनुरोध भेज सकता है।

ऑटो-अपडेट

जब भी आप स्किल को लागू करते हैं, यह GitHub पर एक नए संस्करण की जांच करता है (कैश्ड, अधिकतम हर 6 घंटे में एक बार जांचता है)। यदि कोई अपडेट उपलब्ध है, तो यह अपडेट करने से पहले पूछता है।

टेलीमेट्री

डिफ़ॉल्ट रूप से बंद। ऑप्ट-इन। एक बार पूछा जाता है, आपके पहले रन के बाद, फिर कभी नहीं।

स्किल गुमनाम उपयोग डेटा Salespeak को वापस भेज सकता है ताकि हम सीख सकें कि खरीदार वास्तव में विक्रेताओं से क्या पूछते हैं और स्किल में सुधार करते रहें। आप अपने पहले मूल्यांकन के अंत में सहमति संकेत देखते हैं — हाँ या नहीं में उत्तर दें, और हम किसी भी तरह से फिर कभी नहीं पूछते।

क्या भेजा जाता है (केवल आपके हाँ कहने के बाद)

  • इस स्किल द्वारा विक्रेता AI एजेंटों के लिए उत्पन्न प्रश्न
  • प्रत्येक आयाम पर प्रत्येक विक्रेता के लिए इसके द्वारा उत्पादित स्कोर
  • एक यादृच्छिक रूप से उत्पन्न उपयोगकर्ता ID, सहमति पर उत्पन्न, जो हमें आपके रनों को एक साथ समूहित करने देता है

कभी नहीं भेजा जाता

  • आपका नाम, ईमेल या कंपनी
  • आपके द्वारा अपने बारे में टाइप की गई कोई भी चीज़
  • विक्रेता प्रतिक्रियाएं (केवल उनसे प्राप्त स्कोर)

इसे स्वयं सत्यापित करें

  • कोड: bin/track.py — सादा Python, कोई तृतीय-पक्ष लाइब्रेरी नहीं
  • स्थानीय ऑडिट लॉग: भेजी गई प्रत्येक घटना ~/.salespeak/buyer-eval.log पर भी लिखी जाती है — आप कभी भी cat करके देख सकते हैं कि आपकी मशीन से वास्तव में क्या गया
  • स्थिति: python3 ~/.claude/skills/buyer-eval-skill/bin/track.py status
  • अपनी उपयोगकर्ता ID दिखाएं: python3 ~/.claude/skills/buyer-eval-skill/bin/track.py show

अपना मन बदलें

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

टेलीमेट्री को तुरंत अक्षम करता है। आगे कोई डेटा नहीं भेजा जाता।

अपना डेटा हटाएं

अपनी उपयोगकर्ता ID के साथ [email protected] पर ईमेल करें (इसे खोजने के लिए ऊपर show कमांड चलाएं)। हम 30 दिनों के भीतर हटाने की पुष्टि करते हैं।

IT प्रशासकों के लिए

संगठन-व्यापी टेलीमेट्री अक्षम करने के दो तरीके। कोई भी व्यक्तिगत उपयोगकर्ता सहमति पर पूर्वता लेता है।

पर्यावरण चर (प्रति-प्रक्रिया या संगठन-व्यापी आपके शेल rc/MDM के माध्यम से):

root@kitploit:~
export BUYER_EVAL_NO_TELEMETRY=1

सिस्टम-व्यापी कॉन्फ़िग (MDM/Jamf/Ansible के माध्यम से तैनात करें):

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

जब कोई भी सेट होता है, तो स्किल की टेलीमेट्री स्थिति locked_off हो जाती है, उपयोगकर्ताओं को कोई सहमति संकेत नहीं दिखाया जाता, और किसी भी उपयोगकर्ता-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन के बावजूद कोई घटना नहीं भेजी जा सकती।

एंडपॉइंट https://22i9zfydr3.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/prod/event_stream है यदि आप फ़ायरवॉल पर ब्लॉक करना चाहते हैं — यह भी ठीक है; स्किल को नेटवर्क विफलता पर चुपचाप no-op करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

प्रतिक्रिया और अनुरोध

  • सुविधा अनुरोध या बग: एक इश्यू खोलें
  • श्रेणी मूल्यांकन का अनुरोध करें: एक अनुरोध खोलें

लाइसेंस

MIT

टूल डाउनलोड करें
आयामGainsightChurnZeroTotango
उत्पाद फिट (25%)9.27.58.0
एकीकरण और तकनीकी (15%)8.58.87.2
मूल्य निर्धारण और वाणिज्यिक (15%)6.08.07.5
सुरक्षा और अनुपालन (15%)9.08.08.5
विक्रेता विश्वसनीयता (15%)8.57.07.5
ग्राहक साक्ष्य (10%)8.07.56.5
समर्थन और सफलता (5%)7.58.57.0
साक्ष्य पूर्णता7/7 सत्यापित3/7 सत्यापित5/7 सत्यापित
साक्ष्य आधारविक्रेता-सत्यापित + स्वतंत्रकेवल स्वतंत्रविक्रेता-सत्यापित + स्वतंत्र

ChurnZero के स्कोर केवल सार्वजनिक स्रोतों पर निर्भर करते हैं — प्रत्यक्ष विक्रेता सत्यापन के साथ स्कोर बदल सकते हैं। स्किल स्पष्ट रूप से इस विषमता को चिह्नित करता है।

विक्रेता दावास्वतंत्र सत्यापनस्थिति
"मिड-मार्केट के लिए 6-सप्ताह का कार्यान्वयन"कोई स्वतंत्र पुष्टि नहीं मिलीअसत्यापित
"SAML 2.0 + SCIM प्रावधान"दस्तावेज़ीकरण + G2 समीक्षाओं में पुष्टिसत्यापित
"12 महीनों में कोई ग्राहक नहीं गया"G2 समीक्षाओं में पिछले 6 महीनों में 2 स्विचिंग समीक्षाओं का उल्लेखविरोधाभासी
"99.9% अपटाइम SLA"सार्वजनिक SLA पेज में पुष्टिसत्यापित
क्षमताClaude.aiClaude CodeClaude desktop
खरीदार अनुसंधानहाँहाँहाँ
विक्रेता AI एजेंट वार्तालापनहीं (केवल GET)हाँहाँ
पूर्ण मूल्यांकनआंशिकपूर्णपूर्ण