Скилл квалификации лидов в Telegram с amoCRM
Universal AI Sales Agent
Три скилла и эталонная реализация Telegram-агента для квалификации лидов: диалог без кнопок, скоринг 0-100, RAG по базе клиента и запись в amoCRM
- 1 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Пишет карточки лидов в amoCRM и назначает стадию воронки, влияя на реальный пайплайн продаж
- Хранит и обрабатывает контактные данные лидов через Telegram и базу знаний клиента
Установка
- Работает в
- Сервисы
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/universal-ai-sales-agentОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Пишет карточки лидов в amoCRM и назначает стадию воронки, влияя на реальный пайплайн продаж
- Хранит и обрабатывает контактные данные лидов через Telegram и базу знаний клиента
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Репозиторий дает три переиспользуемых скилла для построения агентов квалификации лидов: business-faq-rag-agent (ответы только из базы знаний клиента, без домыслов модели), handoff-crm-telegram-agent (контракты передачи диалога человеку и в CRM) и lead-qualification-agent (извлечение полей из свободного диалога, скоринг 0-100 с весами клиента, определение теплоты лида). Вместе с ними идет полная эталонная реализация на Python: Telegram-бот на Aiogram 3 ведет диалог без кнопок, PostgreSQL с pgvector хранит базу знаний клиента, жесткие триггеры эскалации передают диалог человеку при возражении по цене или жалобе, а результат квалификации записывается в карточку amoCRM с автозаполнением полей и назначением стадии воронки. Настройка под клиента идет только через конфиги: qualification_rules.py, risk_triggers.py, tone.py и папку базы знаний, без правок кода.
Для кого. Для агентств и разработчиков, которые строят Telegram-агентов продаж с amoCRM и хотят готовые скиллы квалификации вместо разработки с нуля.
Подходит, если
- Нужен Telegram-бот, который квалифицирует входящие лиды в свободном диалоге без кнопок и меню
- Нужен скоринг лида 0-100 с настраиваемыми весами и порогами без изменения кода
- Нужна запись результата квалификации в amoCRM с назначением стадии воронки
Не подходит, если
- Нужна другая площадка вместо Telegram: диалоговый слой построен на Aiogram 3
- Нужна CRM, отличная от amoCRM: интеграция реализована под ее REST API
- Автор описывает проект как платное клиентское решение: готового бесплатного облачного сервиса нет, разворачивать нужно самостоятельно
Пример запроса к агенту
Хочу узнать стоимость и сроки внедрения вашей системы для склада на 2000 позицийОграничения
README прямо называет проект продакшн-решением для платного клиентского деплоя, а не открытым сервисом. Нужны собственные PostgreSQL с pgvector, токен Telegram-бота, ключ OpenAI-совместимого API и токены amoCRM. Скиллы рассчитаны на использование внутри этой конкретной архитектуры DOE (Directives, Orchestration, Execution), перенос в другой стек потребует адаптации.
Как отключить. Остановите процесс python -m bot и удалите webhook или токен Telegram-бота, а также отзовите токены amoCRM.
Частые вопросы
Может ли бот отвечать не по базе знаний?
Нет, по замыслу авторов агент отвечает только через RAG по загруженной базе, а если ничего не найдено, честно говорит об этом и предлагает передать диалог человеку.
Как настроить агента под нового клиента без правок кода?
Через файлы config/qualification_rules.py, config/risk_triggers.py, config/tone.py и свою базу знаний в execution/knowledge, код менять не нужно.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
amoCRM — все инструментыСкилл для работы агента с amoCRM API v4: поиск, создание и изменение сделок, контактов, компаний, задач и примечаний
AI Agent Skills от sanjay3290
AI Agent Skills
Набор кроссплатформенных скиллов: запросы только на чтение к PostgreSQL, MySQL и MSSQL, Google Workspace, Jira, Telegram, озвучка и исследования
MCP для руководителя отдела продаж в amoCRM
amoCRM ROP MCP Server
MCP-сервер с бизнес-инструментами поверх amoCRM для руководителя отдела продаж: сводка, зависшие сделки, сравнение менеджеров
Подключает Claude Code, Cursor, Codex или OpenCode к Telegram, Slack и Discord: коллеги пишут боту, отвечает кодовый агент
Скиллы и бот для данных 1С через OData
1c oData bot
Скиллы OData и поиска по метаданным для AI-агентов плюс Telegram- и email-бот, который отвечает на вопросы о данных 1С обычным языком
Скилл аналитики BotHelp
claude-skill-bothelp
Скилл Claude Code для BotHelp Open API: карта ботов, drop-off по шагам, экспорт подписчиков и точечное управление через открытый API
Коротко о README
README на английском описывает архитектуру от Telegram через FSM-менеджер диалога до RAG-ретривера, скорера квалификации и роутера решений к amoCRM и очереди эскалации, таблицу скоринга по трем уровням теплоты лида, пять инженерных решений вроде отказа от отвечающих кнопок и жестких триггеров эскалации, технологический стек на Python 3.13 и Aiogram 3, быстрый старт через docker compose и таблицу конфигурационных файлов для настройки под клиента без кода.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
--- name: lead-qualification-agent description: Qualify inbound leads in chat by collecting intent, timeline, budget, and contact; compute 0-100 score with client-specific weights; classify warmth and qualification; and produce concise qualification reasoning. Use when building or operating conversational lead qualification flows. --- Read references/qualification-flow.md before implementation. Load client profile from a JSON config with fields, weights, thresholds, and risk triggers. Execute this sequence: 1. Extract structured fields from free-form user messages. 2. Ask one missing high-impact question per turn. 3. Compute score and warmth. 4. Set qualified or not_qualified. 5. Output compact reasoning tied to observed data. When uncertainty is high, ask one clarification instead of guessing.