Подготовка к звонку с клиентом

Составляет справку перед звонком: что известно о компании и участниках, тезисы для разговора, вероятные возражения и желаемый итог.

СкиллAnthropic (партнёр: Common Room)ClaudeApache-2.0Загрузить архив в ClaudeПроверка не требуется

Скачать на русскомОригинал на английском (архив)Источник ↗

Что делает: Составляет справку перед звонком: что известно о компании и участниках, тезисы для разговора, вероятные возражения и желаемый итог.
Когда брать: Перед созвоном или встречей с клиентом или потенциальным клиентом.
Когда не брать: Если по компании в Common Room почти нет данных: скилл покажет короткий честный результат, а не полную справку.
Пример запроса: Подготовь меня к звонку с компанией Stripe завтра в 11.
Нужно подключить: Common Room
Работает лучше с: календарь

Входит в плагин common-room. В Cowork и Claude Code можно поставить плагин целиком.

Как включить

Нажмите «Скачать на русском» и сохраните архив.
В Claude откройте Настройки → Capabilities → Skills → Upload skill и выберите архив.
Включите скилл переключателем.

Для терминала

Распакуйте архив и положите папку call-prep в ~/.claude/skills/. Файл SKILL.md должен лежать внутри этой папки.

Текст

---
name: call-prep
description: "Готовит к звонку с клиентом или потенциальным клиентом по сигналам Common Room. Срабатывает на «подготовь меня к звонку с [компанией]», «подготовься к встрече с [компанией]», «что мне нужно знать перед разговором с [компанией]» и любой запрос на подготовку к звонку."
---

Подготовка к звонку

Составь полную справку для подготовки к звонку, которую легко пробежать глазами, объединив изучение клиента-компании, изучение контактов и обобщение сигналов из Common Room.

Процесс подготовки

Шаг 1: Определи клиента и участников

Разбери, что предоставил пользователь:

Название компании — обязательно; найди клиента в Common Room
Имена участников — необязательно; если они даны, изучи каждого

Поиск в календаре: если доступен коннектор ~~calendar, поищи предстоящие встречи с названной компанией, чтобы автоматически получить имена участников, время встречи, заметки и повестку. Используй это, чтобы закрыть то, что пользователь не указал.

Если не нашлось ни участников, ни подходящей встречи в календаре, спроси: «Кто будет на звонке от [Компании]? Я могу изучить каждого участника, чтобы подготовка была полезнее».

Шаг 2: Изучи клиента-компанию

Используй процесс скилла account-research, чтобы собрать полный профиль клиента. Для подготовки к звонку выделяй в первую очередь:

Свежие сигналы по продукту (что они делают в продукте прямо сейчас?)
Открытые сделки или сроки продления
Любые тревожные сигналы (падение использования, обращения в поддержку, ушедшие лицензии)
Важные недавние события (финансирование, смена руководителя, новые сотрудники)

Просматривая историю активности, уделяй первоочередное внимание активностям из Gong и записям звонков: они дают прямой контекст предыдущих разговоров. Не отфильтровывай записи звонков по источнику активности.

Шаг 3: Изучи контакты каждого участника

Для каждого внешнего участника используй процесс скилла contact-research. Для подготовки к звонку сосредоточься на:

Роли и влиянии на процесс покупки
Личной активности и истории вовлечённости
Свежих сигналах, которые говорят о нынешнем настроении и приоритетах человека
Классификации по персоне Spark, если она доступна

Шаг 4: Сведи в тезисы и цели разговора

На основе объединённых результатов изучения клиента и контактов:

Определи цель звонка (например, первичное выяснение потребностей, демо, разговор о расширении, продление, QBR)
Сформулируй 3–5 индивидуальных тезисов для разговора, опирающихся на конкретные данные сигналов
Предугадай 2–3 вероятных возражения или темы, которые может поднять клиент
Предложи желаемый итог звонка

Если известен контекст компании пользователя (см. references/my-company-context.md), подстрой тезисы под продукт и ценностное предложение пользователя.

Шаг 5: Проверка свежести (поиск в интернете)

Собрав все данные Common Room, быстро проверь актуальность, чтобы не пропустить то, что произошло после последней синхронизации данных CR. Это дополнение: подготовку определяют данные CR, а поиск в интернете добавляет только свежесть.

Новости компании: найди "[название компании]" news за последние 14 дней. Ищи объявления о финансировании, запуски продуктов, смену руководства, сокращения, партнёрства или публикации в прессе.

Присутствие участников: для каждого внешнего участника найди "[полное имя]" "[название компании]" — ищи недавние статьи, посты в LinkedIn, выступления на конференциях, подкасты или опубликованные мнения.

Если новость о компании значительна (например, только что привлекла раунд, объявила о крупном найме), отметь её в разделе «Главные сигналы». В остальных случаях включи находки кратко: пусть результаты поиска в интернете не затмевают сигналы CR.

Формат результата

Результат подстраивается под объём данных, который вернул Common Room. Включай только те разделы, по которым есть реальные данные. Никогда не заполняй раздел выдуманными подробностями.

Когда данных много (вернулось несколько групп полей, есть история активности, оценки, сигналы):

## Подготовка к звонку: [Компания] — [Дата/время, если известны]

**Контекст встречи**
[Участники, тип встречи и известная повестка]

---

### Общая картина по компании
[4–6 пунктов: ключевой статус клиента, сигналы и недавняя активность]

---

### Профили участников

**[Имя участника] — [Должность]**
[3–4 пункта: роль, недавняя активность, персона Spark, если доступна, личная зацепка]

[Повтори для каждого участника]

---

### Главные сигналы
[3 сигнала, наиболее важные именно для этого звонка]

---

### Тезисы для разговора
1. [Тезис, связанный с конкретным сигналом]
2. [Тезис, связанный с конкретным сигналом]
3. [Тезис, связанный с конкретным сигналом]

### Вероятные темы и возражения, к которым нужно подготовиться
- [Тема или возражение + предлагаемый ответ]
- [Тема или возражение + предлагаемый ответ]

### Желаемый итог звонка
[1–2 предложения: в чём успех этой встречи]

Когда данных мало (вернулось несколько полей, нет активности, sparkSummary пустой):

## Подготовка к звонку: [Компания] — [Дата/время, если известны]

**Доступные данные:** [Перечисли точно, что вернул Common Room — например, «Имя, должность, email, два тега. Нет истории активности, нет оценок, нет данных Spark»]

### Что удалось найти
[Только реально вернувшиеся поля, как есть]

### Результаты поиска в интернете
[Находки по компании и участникам — или «Значимых результатов нет»]

### Предлагаемые следующие шаги
- Я могу получить из Common Room [конкретные группы полей], если они доступны
- Я могу провести более глубокий поиск в интернете по [конкретные темы]
- Возможно, стоит проверить напрямую в Common Room [чего не хватает]

Не составляй полную справку к звонку по скудным данным. Короткий честный результат всегда лучше длинного выдуманного.

Стандарты качества

Опирай каждый тезис на реальный сигнал, без общих фраз для заполнения
Держи справку сжатой: её должно быть можно прочитать за 5 минут или быстрее
Прямо отмечай неизвестное: если по участнику данных мало, скажи об этом
Ограничивай время на изучение: не изучай слишком глубоко в ущерб скорости
Никогда не выдумывай контекст сделки — никаких вымышленных предложений, сравнений с конкурентами, цен, условий пробного периода и возражений, которые не вернул вызов инструмента

Справочные файлы

**references/call-types-guide.md** — рекомендации по разным типам звонков (первичное выяснение потребностей, расширение, продление, QBR) и по тому, как подстроить под них подготовку

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins/tree/main/partner-built/common-room/skills/call-prep, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.

Оригинал на английском

---
name: call-prep
description: "Prepare for a customer or prospect call using Common Room signals. Triggers on 'prep me for my call with [company]', 'prepare for a meeting with [company]', 'what should I know before talking to [company]', or any call preparation request."
---

# Call Prep

Produce a complete, scannable call prep brief by combining account research, contact research, and signal synthesis from Common Room.

## Prep Process

### Step 1: Identify the Account and Attendees

Parse what the user has provided:
- **Company name** — required; look up the account in Common Room
- **Attendee names** — optional; if provided, research each one

**Calendar lookup:** If a `~~calendar` connector is available, search for upcoming meetings with the named company to automatically surface attendee names, meeting time, and any meeting notes or agenda. Use this to fill gaps the user didn't provide.

If neither attendees nor a calendar match can be found, ask: "Who will be on the call from [Company]? I can research each attendee to make your prep more useful."

### Step 2: Run Account Research

Use the account-research skill process to build a full account snapshot. For call prep, prioritize:
- Recent product signals (what are they doing in the product right now?)
- Open opportunities or renewal timeline
- Any risk signals (declining usage, support tickets, churned seats)
- Key recent events (funding, executive change, new hire)

When reviewing activity history, prioritize Gong and call recording activities — these provide direct context about previous conversations. Do not filter out call recordings by activity origin.

### Step 3: Run Contact Research for Each Attendee

For each external attendee, use the contact-research skill process. For call prep, focus on:
- Role and influence in the buying process
- Their personal activity and engagement history
- Any recent signals that suggest their current mood/priorities
- Spark persona classification if available

### Step 4: Synthesize Talking Points and Objectives

Based on the combined account and contact research:
- Identify the **call objective** (e.g., discovery, demo, expansion conversation, renewal, QBR)
- Generate **3–5 tailored talking points** grounded in specific signal data
- Anticipate **2–3 likely objections or topics** the customer may raise
- Suggest a **recommended outcome** for the call

When the user's company context is available (see `references/my-company-context.md`), tailor talking points to the user's product and value proposition.

### Step 5: Recency Check (Web Search)

After gathering all Common Room data, run a quick recency check to catch anything that happened since the last CR data sync. This is supplementary — CR data drives the prep; web search only adds recency.

**Company news:** Search `"[company name]" news` filtered to the last 14 days. Look for funding announcements, product launches, leadership changes, layoffs, partnerships, or press coverage.

**Attendee presence:** For each external attendee, search `"[full name]" "[company name]"` — look for recent articles, LinkedIn posts, conference talks, podcasts, or published opinions.

If a company news item is significant (e.g., just raised a round, announced a major hire), flag it in Signal Highlights. Otherwise, include findings briefly — don't let web search results overshadow CR signals.

## Output Format

The output adapts to how much data Common Room returned. Only include sections where you have real data. Never fill a section with invented details.

### When data is rich (multiple field groups returned, activity history, scores, signals):

```
## Call Prep: [Company] — [Date/Time if known]

**Meeting Context**
[Attendees, meeting type, and any known agenda]

---

### Company Snapshot
[4–6 bullets: key account status, signals, and recent activity]

---

### Attendee Profiles

**[Attendee Name] — [Title]**
[3–4 bullets: role, recent activity, Spark persona if available, personal hook]

[Repeat for each attendee]

---

### Signal Highlights
[Top 3 signals most relevant to this specific call]

---

### Talking Points
1. [Point tied to a specific signal]
2. [Point tied to a specific signal]
3. [Point tied to a specific signal]

### Likely Topics / Objections to Prepare For
- [Topic or objection + suggested response]
- [Topic or objection + suggested response]

### Recommended Call Outcome
[1–2 sentences: what success looks like for this meeting]
```

### When data is sparse (few fields returned, no activity, null sparkSummary):

```
## Call Prep: [Company] — [Date/Time if known]

**Data available:** [List exactly what Common Room returned — e.g., "Name, title, email, two tags. No activity history, no scores, no Spark data."]

### What I Found
[Only the fields actually returned, presented as-is]

### Web Search Results
[Findings from web search on the company and attendees — or "No significant results"]

### Suggested Next Steps
- I can pull [specific field groups] from Common Room if available
- I can run deeper web searches on [specific topics]
- You may want to check Common Room directly for [what's missing]
```

Do not generate a full call prep brief from sparse data. A short honest output is always better than a long fabricated one.

## Quality Standards

- Ground every talking point in a real signal — no generic filler
- Keep the brief tight — it should be readable in 5 minutes or less
- Flag unknowns explicitly — if attendee research is thin, say so
- Time-box the research — don't over-research at the expense of speed
- **Never invent deal context** — no fabricated proposals, competitor comparisons, pricing, trial terms, or objections not returned by a tool call

## Reference Files

- **`references/call-types-guide.md`** — guidance for different call types (discovery, expansion, renewal, QBR) and how to tailor prep accordingly

Источник: anthropics/knowledge-work-plugins / common-room / call-prep ↗. Ссылка проверена 2026-10-10.

---
name: call-prep
description: "Готовит к звонку с клиентом или потенциальным клиентом по сигналам Common Room. Срабатывает на «подготовь меня к звонку с [компанией]», «подготовься к встрече с [компанией]», «что мне нужно знать перед разговором с [компанией]» и любой запрос на подготовку к звонку."
---

# Подготовка к звонку

Составь полную справку для подготовки к звонку, которую легко пробежать глазами, объединив изучение клиента-компании, изучение контактов и обобщение сигналов из Common Room.

## Процесс подготовки

### Шаг 1: Определи клиента и участников

Разбери, что предоставил пользователь:
- **Название компании** — обязательно; найди клиента в Common Room
- **Имена участников** — необязательно; если они даны, изучи каждого

**Поиск в календаре:** если доступен коннектор `~~calendar`, поищи предстоящие встречи с названной компанией, чтобы автоматически получить имена участников, время встречи, заметки и повестку. Используй это, чтобы закрыть то, что пользователь не указал.

Если не нашлось ни участников, ни подходящей встречи в календаре, спроси: «Кто будет на звонке от [Компании]? Я могу изучить каждого участника, чтобы подготовка была полезнее».

### Шаг 2: Изучи клиента-компанию

Используй процесс скилла account-research, чтобы собрать полный профиль клиента. Для подготовки к звонку выделяй в первую очередь:
- Свежие сигналы по продукту (что они делают в продукте прямо сейчас?)
- Открытые сделки или сроки продления
- Любые тревожные сигналы (падение использования, обращения в поддержку, ушедшие лицензии)
- Важные недавние события (финансирование, смена руководителя, новые сотрудники)

Просматривая историю активности, уделяй первоочередное внимание активностям из Gong и записям звонков: они дают прямой контекст предыдущих разговоров. Не отфильтровывай записи звонков по источнику активности.

### Шаг 3: Изучи контакты каждого участника

Для каждого внешнего участника используй процесс скилла contact-research. Для подготовки к звонку сосредоточься на:
- Роли и влиянии на процесс покупки
- Личной активности и истории вовлечённости
- Свежих сигналах, которые говорят о нынешнем настроении и приоритетах человека
- Классификации по персоне Spark, если она доступна

### Шаг 4: Сведи в тезисы и цели разговора

На основе объединённых результатов изучения клиента и контактов:
- Определи **цель звонка** (например, первичное выяснение потребностей, демо, разговор о расширении, продление, QBR)
- Сформулируй **3–5 индивидуальных тезисов для разговора**, опирающихся на конкретные данные сигналов
- Предугадай **2–3 вероятных возражения или темы**, которые может поднять клиент
- Предложи **желаемый итог** звонка

Если известен контекст компании пользователя (см. `references/my-company-context.md`), подстрой тезисы под продукт и ценностное предложение пользователя.

### Шаг 5: Проверка свежести (поиск в интернете)

Собрав все данные Common Room, быстро проверь актуальность, чтобы не пропустить то, что произошло после последней синхронизации данных CR. Это дополнение: подготовку определяют данные CR, а поиск в интернете добавляет только свежесть.

**Новости компании:** найди `"[название компании]" news` за последние 14 дней. Ищи объявления о финансировании, запуски продуктов, смену руководства, сокращения, партнёрства или публикации в прессе.

**Присутствие участников:** для каждого внешнего участника найди `"[полное имя]" "[название компании]"` — ищи недавние статьи, посты в LinkedIn, выступления на конференциях, подкасты или опубликованные мнения.

Если новость о компании значительна (например, только что привлекла раунд, объявила о крупном найме), отметь её в разделе «Главные сигналы». В остальных случаях включи находки кратко: пусть результаты поиска в интернете не затмевают сигналы CR.

## Формат результата

Результат подстраивается под объём данных, который вернул Common Room. Включай только те разделы, по которым есть реальные данные. Никогда не заполняй раздел выдуманными подробностями.

### Когда данных много (вернулось несколько групп полей, есть история активности, оценки, сигналы):

```
## Подготовка к звонку: [Компания] — [Дата/время, если известны]

**Контекст встречи**
[Участники, тип встречи и известная повестка]

---

### Общая картина по компании
[4–6 пунктов: ключевой статус клиента, сигналы и недавняя активность]

---

### Профили участников

**[Имя участника] — [Должность]**
[3–4 пункта: роль, недавняя активность, персона Spark, если доступна, личная зацепка]

[Повтори для каждого участника]

---

### Главные сигналы
[3 сигнала, наиболее важные именно для этого звонка]

---

### Тезисы для разговора
1. [Тезис, связанный с конкретным сигналом]
2. [Тезис, связанный с конкретным сигналом]
3. [Тезис, связанный с конкретным сигналом]

### Вероятные темы и возражения, к которым нужно подготовиться
- [Тема или возражение + предлагаемый ответ]
- [Тема или возражение + предлагаемый ответ]

### Желаемый итог звонка
[1–2 предложения: в чём успех этой встречи]
```

### Когда данных мало (вернулось несколько полей, нет активности, sparkSummary пустой):

```
## Подготовка к звонку: [Компания] — [Дата/время, если известны]

**Доступные данные:** [Перечисли точно, что вернул Common Room — например, «Имя, должность, email, два тега. Нет истории активности, нет оценок, нет данных Spark»]

### Что удалось найти
[Только реально вернувшиеся поля, как есть]

### Результаты поиска в интернете
[Находки по компании и участникам — или «Значимых результатов нет»]

### Предлагаемые следующие шаги
- Я могу получить из Common Room [конкретные группы полей], если они доступны
- Я могу провести более глубокий поиск в интернете по [конкретные темы]
- Возможно, стоит проверить напрямую в Common Room [чего не хватает]
```

Не составляй полную справку к звонку по скудным данным. Короткий честный результат всегда лучше длинного выдуманного.

## Стандарты качества

- Опирай каждый тезис на реальный сигнал, без общих фраз для заполнения
- Держи справку сжатой: её должно быть можно прочитать за 5 минут или быстрее
- Прямо отмечай неизвестное: если по участнику данных мало, скажи об этом
- Ограничивай время на изучение: не изучай слишком глубоко в ущерб скорости
- **Никогда не выдумывай контекст сделки** — никаких вымышленных предложений, сравнений с конкурентами, цен, условий пробного периода и возражений, которые не вернул вызов инструмента

## Справочные файлы

- **`references/call-types-guide.md`** — рекомендации по разным типам звонков (первичное выяснение потребностей, расширение, продление, QBR) и по тому, как подстроить под них подготовку

Перевод: iiuniversitet. Оригинал: https://github.com/anthropics/knowledge-work-plugins/tree/main/partner-built/common-room/skills/call-prep, лицензия Apache-2.0. Изменения: перевод на русский язык.