Навык Cursor для квалификации заявок из Telegram — это папка с файлом SKILL.md: жёсткая шкала «горячий / тёплый / мусор» и один формат ответа. Вставили сырой текст из бота, формы или лички — получили метку и одну-две причины. Без CRM, без бота, без офиса субагентов: skill только читает текст из чата и печатает вердикт. Сломать таблицу продаж этим файлом нельзя — он туда не лезет.
Пока критерии живут в голове, каждый новый чат отвечает по-разному: вчера модель была мягкой, сегодня всех назвала тёплыми, а менеджер уже полчаса пишет человеку с прайсом «на будущее». Это рулетка. Один повторяемый skill её закрывает.
Почему «просто спросить» каждый раз — это цирк
В пустом чате у модели нет памяти о ваших критериях. Сегодня «есть телефон» уже горячий, завтра — «ну ещё бы бюджет уточнить». Менеджер верит последней формулировке, очередь плывёт.
Skill — это не магия и не код. Это повторяемая инструкция на одну задачу: вход — сырая заявка, выход — статус и почему. Как узкий агент с измеримым пакетом: не «оцени лид по красоте», а контракт. Пока шкалы нет в файле, каждый новый чат — новая н@ебк@ с самим собой. Rules в Cursor — короткие постоянные правила на весь проект. Skill — многошаговая процедура по запросу. Для отсева заявок нужна именно процедура, а не общий тон «будь полезным».
Что взять перед стартом
Нужен Cursor, открытая папка проекта и пять-десять реальных текстов заявок из Telegram — скопируйте вручную. Бот, Make и CRM на этом шаге не обязательны. Если кажется, что skills «только для программистов» — забудьте: в Cursor есть /create-skill. Описываете задачу человеческим языком, он помогает назвать навык и сохранить файл. Либо кладёте сами: .cursor/skills/telegram-lead-qualify/SKILL.md.
Рынок продаёт «AI-квалификацию лидов» пакетами на недели: боты, сценарии, слой до CRM. У вас другой масштаб — текстовый фильтр перед менеджером. Когда фильтр стабилен, интеграции подключите сами. Готовность выглядит так: навык виден в Customize → Skills, по пяти заявкам стабильно приходят метки и короткие «почему», мусорные сообщения уходят вниз очереди без ручного разбора каждой.
Как выглядит рабочий SKILL.md
В шапке файла — YAML (короткий блок настроек в начале): поле name совпадает с именем папки (строчные буквы, цифры, дефисы), поле description говорит, когда навык включать — заявки, лиды, Telegram, «горячий/тёплый». Если не хотите, чтобы модель сама решала «сейчас самое время», поставьте disable-model-invocation: true и вызывайте только явно: /telegram-lead-qualify.
В теле — не поэма про продажи, а процедура. На вход принимаете сырой текст. Дальше чеклист: есть ли контакт, срочность, признаки ЛПР, попадание в ваш сегмент, намёк на бюджет или готовность купить. Вердикт — строго из трёх слов: горячий, тёплый, мусор. Плюс одно-два предложения «почему» и короткий «следующий шаг менеджеру». Отдельно запретите выдумывать телефон, бюджет и должность, если их нет в тексте. Иначе модель начнёт дорисовывать роман — и снова получите красивую ху@ню вместо фильтра.
Горячий — отвечает, оставляет контакт, говорит про срок или покупку сейчас, явно ваш сегмент. Тёплый — интерес живой, но дырки: нет контакта, «подумаю», без срока. Мусор — спам, «просто узнать цену» без способа связаться, чужой сегмент, «на будущее когда-нибудь». Пропишите два-три своих примера мусора из реальной переписки: именно они потом держат шкалу, когда модель захочет всех пожалеть и назвать тёплыми.
Формат ответа лучше зафиксировать жёстко, иначе снова получите эссе. Что-то вроде: строка «Статус: …», строка «Почему: …», строка «Менеджеру: …». Без вводных «конечно, давайте разберём». Skill — это сито, а не блог внутри чата.
Где обычно тупят
Пишут description в стиле «полезный навык для маркетинга» — и агент его не находит, когда вы кидаете заявку. В description должны торчать триггеры: Telegram, заявка, лид, квалификация. Иначе skill лежит мёртвым грузом в списке Skills.
Второй провал — шкала из десяти оттенков «скорее тёплый-плюс». Менеджеру нужна очередь: сначала горячие, мусор в конец. Три метки хватает. Четвёртая появляется только когда вы уже устали спорить с реальностью.
Третий — ждут, что skill сам вытащит лиды из Telegram API (это программный доступ к сообщениям бота или канала). Нет. Сейчас вы копируете текст. Автоподсос — отдельная история, не этот файл. И четвёртый — правят критерии после одной заявки. Прогоните пять разных: спам, «прайс без контакта», нормальный тёплый, явный горячий, чужой сегмент. Если метки пляшут — правьте чеклист в SKILL.md, а не уговаривайте модель в чате «ну будь пожестче».
Ещё одна дыра — смешивать квалификацию с прогревом и «продающим ответом». Skill отвечает на один вопрос: куда поставить заявку в очереди. Письмо клиенту, скрипт созвона и запись в CRM — потом. Смешаете всё в один файл — получите размытую кашу, которая снова отвечает «по настроению».
Проверка, что фильтр держит шкалу
Откройте Customize → Skills — навык виден в списке. Вызовите его на пяти своих сообщениях. Ответ каждый раз одного формата: метка, причина, шаг менеджеру. Мусорные уходят вниз очереди без получасового разбора. Если два из пяти всё ещё «плывут» — допишите в skill ваши фирменные фразы-отмазки («просто ознакомиться», «бюджет потом», «я не ЛПР, мне для друга»). После этого п@зд@ц с ручной сортировкой обычно заканчивается.
Это не замена CRM и не автоворонка из правил и субагентов. Это сито на входе. Собрали сито — менеджер перестаёт кормить вниманием пустые диалоги, а вы перестаёте каждый раз заново объяснять модели, что для вас значит «горячий».
Куда смотреть, если надоело изобретать в одиночку
В канале maya_pro как раз разбирают Cursor для людей, которым нужны навыки под повторяемые задачи, а не учебник для разработчиков. Если хотите собирать такие фильтры и связки в компании людей, а не в пустом чате по ночам — загляните в закрытый клуб. Там меньше романтики про «ИИ сам продаст» и больше рабочих файлов, которые можно положить в проект сегодня.
Материал проверен: Артур Хорошев (CEO Maya AI, автор курса по Make.com и вайбкодингу).
Опора на источники: Cursor Docs — Agent Skills (папка + SKILL.md, name/description, /create-skill, disable-model-invocation); Cursor Help — Skills (Rules = короткие постоянные правила, Skills = многошаговые процедуры по запросу); agentskills.io — открытый стандарт progressive disclosure. Живые образцы структуры: Horosheff/google-yandex-seo-skill, Horosheff/cursor-jr (день Skills). SERP-контраст: AI-квалификация у конкурентов = боты/CRM на недели, не вечерний SKILL.md. Спрос «cursor skills» / «квалификация лидов» — Яндекс Вордстат, РФ, 2026-07-28.
Частые вопросы
Нужен ли бот или Telegram API, чтобы skill заработал?
Нет. Для первого результата копируете текст заявки в чат Cursor и вызываете навык. API и автоподсос сообщений — отдельный слой после того, как шкала стабильна на ручных примерах.
Чем этот skill отличается от Rules?
Rules висят в фоне на весь проект (тон, запреты, язык). Skill — процедура по запросу: вход заявка → вердикт горячий/тёплый/мусор. Для отсева заявок нужна процедура, а не общее «будь полезным».
Почему только три метки, а не «скорее тёплый-плюс»?
Менеджеру нужна очередь, а не палитра оттенков. Три статуса хватает, чтобы сначала брать горячих и не кормить вниманием мусор. Более тонкая шкала имеет смысл только когда три метки уже стабильны на ваших реальных сообщениях.
Skills в Cursor — только для программистов?
Нет. /create-skill принимает описание задачи обычным языком и помогает сохранить SKILL.md. Код, CRM и бот для квалификации текста не обязательны.
Может ли такой skill что-то сломать в CRM или таблице продаж?
Нет, если вы не просили его писать во внешние системы. Навык читает текст из чата и печатает вердикт. Запись в CRM, бота и таблицы подключаете отдельно — когда фильтр уже держит шкалу.
