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Cs Health Scorecard

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mohitagw15856
cs-health-scorecard

Construir un cuadro de mando de salud del cliente para una cuenta específica. Úsalo cuando te pidan calificar la salud de la cuenta, evaluar el riesgo de renovación, construir un panel de salud o evaluar la probabilidad de que una cuenta se renueve o expanda. Produce un cuadro de mando de salud estructurado con estado RAG, puntuaciones de dimensiones, riesgos clave y acciones recomendadas.

Overview

Publishermohitagw15856
Repositorypm-claude-skills
Skill namecs-health-scorecard
Stars
1.4K
Forks
257
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by mohitagw15856 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Cs Health Scorecard AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/cs-health-scorecard
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills.git /tmp/pm-claude-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/pm-claude-skills/i18n/es/skills/cs-health-scorecard .claude/skills/cs-health-scorecard
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Cs Health Scorecard in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Cs Health Scorecard on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Cs Health Scorecard is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Skill de Cuadro de Mando de Salud del Cliente

Produce un cuadro de mando de salud estructurado e impulsado por datos para una cuenta de cliente, dando al CSM y la dirección una vista clara del riesgo de renovación, potencial de expansión y las acciones necesarias para mover la cuenta en la dirección correcta.

Lee desde / Escribe en el Brain

Si existe un professional-brain (brain/), usa la información disponible en lugar de volver a preguntar lo que ya sabes:

  • Lee primero: el archivo entities/ de la cuenta, sus stakeholders/ (campeón, comprador económico, detractores) y knowledge/. Ejecuta python3 ../professional-brain/scripts/brain_query.py ./brain "<nombre de la cuenta>" y transmite cada etiqueta de procedencia del hecho.
  • 📥 Propón al Brain: después de producir, propón registrar el veredicto de salud + riesgos clave en el archivo entities/ de la cuenta, y una entrada de riesgo de renovación en decisions/ si se toma una decisión, cada una etiquetada con procedencia. Muéstrales, obtén un sí, luego escribe con ../professional-brain/scripts/brain_write.py … --commit (solo adjuntar, seco por defecto).

Entradas Requeridas

Pide estas si no se proporcionan ya:

  • Nombre de la cuenta y nivel (enterprise / mid-market / SMB)
  • Valor del contrato (ARR) y fecha de renovación
  • Datos de uso del producto — inicios de sesión, ratio DAU/MAU, adopción de características clave
  • Datos de soporte — tickets abiertos, puntuación CSAT o NPS, escaladas recientes
  • Datos de engagement — fecha del último QBR, estado del patrocinador ejecutivo, nombre del campeón
  • Datos comerciales — historial de pagos, conversaciones de expansión, asientos usados vs. licenciados
  • Cualquier riesgo conocido o cambio reciente en la cuenta

Marco de Puntuación

Puntúa cada dimensión del 1 al 5. Pondera como se muestra. Calcula el total ponderado sobre 100.

DimensiónPesoQué Puntuar
Adopción de Producto30%Ratio DAU/MAU, amplitud de características utilizadas, usuarios avanzados identificados
Engagement20%Cadencia de QBR, patrocinador ejecutivo activo, fortaleza del campeón
Resultados20%Cliente logrando sus objetivos declarados / métricas de éxito
Salud del Soporte15%Tendencia de volumen de tickets, escaladas sin resolver, CSAT
Comercial15%Pagos puntuales, asientos utilizados, señales de expansión

Conversión Puntuación → RAG:

  • 80–100: Verde (saludable, renovación probable)
  • 60–79: Ámbar (en riesgo, necesita atención)
  • 0–59: Rojo (riesgo alto de churn, escalar)

Ayudante Programático

Este skill incluye un script de Python que usa solo la biblioteca estándar y aplica los pesos anteriores, convirtiendo el total ponderado a un estado RAG, de modo que la puntuación principal se calcula de manera idéntica cada vez y los pesos siempre suman el 100%.

bash
# Cinco puntuaciones 1-5 en orden: adopción engagement resultados soporte comercial
python3 scripts/health_score.py --scores 4 3 4 2 5 --account "Acme Corp"

# O desde JSON (te permite sobrescribir los pesos predeterminados por cuenta/segmento)
python3 scripts/health_score.py --input account.json

Devuelve los puntos ponderados por dimensión, el total sobre 100 y la banda RAG (Verde ≥80, Ámbar 60–79, Rojo <60) con un siguiente paso de una línea. Ejecútalo para establecer el número principal, luego escribe el detalle de la dimensión y las acciones debajo de él. Añade --json para herramientas posteriores.

Formato de Salida


Cuadro de Mando de Salud del Cliente: [Nombre de la Cuenta]

CSM: [Nombre] | Nivel: [Enterprise / Mid-Market / SMB] ARR: £/$/€[X] | Fecha de renovación: [Fecha] | Días hasta renovación: [N] Salud general: [Verde / Ámbar / Rojo] — [Puntuación]/100 Última actualización: [Fecha]


Resumen de Puntuación de Salud

DimensiónPuntuación (1–5)PesoPuntuación PonderadaTendencia
Adopción de Producto[1–5]30%[X]↑ / → / ↓
Engagement[1–5]20%[X]↑ / → / ↓
Resultados[1–5]20%[X]↑ / → / ↓
Salud del Soporte[1–5]15%[X]↑ / → / ↓
Comercial[1–5]15%[X]↑ / → / ↓
Total—100%[X]/100

Detalle de Dimensiones

Adopción de Producto — [Puntuación]/5

  • Ratio DAU/MAU: [X]% (referencia: >25% = saludable)
  • Características clave adoptadas: [Listar características en uso]
  • Características no adoptadas: [Listar características de alto valor sin usar]
  • Usuarios avanzados identificados: [Sí / No — cuántos]
  • Evaluación: [1–2 oraciones sobre salud de adopción]

Engagement — [Puntuación]/5

  • Último QBR: [Fecha] — [Resumen de resultado]
  • Próximo QBR: [Programado / Vencido]
  • Patrocinador ejecutivo: [Activo / Pasivo / Vacante]
  • Campeón: [Nombre, rol, fortaleza: fuerte / moderada / débil]
  • Evaluación: [1–2 oraciones]

Resultados — [Puntuación]/5

  • Objetivos declarados del cliente: [Listar 2–3 objetivos del onboarding o último QBR]
  • Progreso contra objetivos: [En camino / Parcial / Fuera de camino]
  • Evidencia de valor: [Métrica o cita que demuestre ROI]
  • Evaluación: [1–2 oraciones]

Salud del Soporte — [Puntuación]/5

  • Tickets abiertos: [N] (desglose de prioridad: P1: X, P2: X, P3: X)
  • CSAT / NPS: [Puntuación] (referencia: >8 CSAT / >30 NPS = saludable)
  • Escaladas sin resolver: [Sí / No — detalles si sí]
  • Tendencia de tickets (últimos 90 días): Aumentando / Estable / Disminuyendo
  • Evaluación: [1–2 oraciones]

Comercial — [Puntuación]/5

  • Asientos licenciados: [N] | Asientos activos: [N] ([X]% utilización)
  • Historial de pagos: [Puntual / Retrasado — detalles]
  • Señales de expansión: [Sí — describe / No]
  • Señales de degradación o cancelación: [Sí — describe / No]
  • Evaluación: [1–2 oraciones]

Riesgos Principales

RiesgoSeveridadMitigación
[Descripción del riesgo]Alta / Media / Baja[Acción específica para mitigar]

Acciones Recomendadas

Inmediato (esta semana):

  1. [Acción — responsable — fecha límite]

Este mes:

  1. [Acción — responsable — fecha límite]

Antes de la renovación:

  1. [Acción — responsable — fecha límite]

Pronóstico de Renovación

EscenarioProbabilidadARR en Riesgo
Renovación completa a ARR actual[X]%£/$/€0
Renovación con contracción[X]%£/$/€[X]
Churn[X]%£/$/€[ARR completo]

Estrategia de renovación recomendada: [Expandir / Mantener / Salvar / Gestionar salida]


Materiales Más Profundos

Este skill incluye archivos de soporte — úsalos cuando estén disponibles:

  • references/leading-signals.md — Señales de Salud que Lideran (En lugar de Elogiar). Aplícalo mientras produces la salida; contiene la calibración y los juicios que el resumen del método anterior comprime.
  • templates/account-scorecard.md — una versión rellenable del entregable con las puertas de calidad inline. Ofrécela cuando el usuario quiera trabajar el documento ellos mismos en lugar de tenerlo generado.

Rúbrica de Puntuación (0–40)

Puntúa cualquier salida de este skill antes de entregar; 32+ es calidad de envío.

Dimensión0510
Integridad de puntuaciónEl total ponderado no se calcula a partir de las puntuaciones de dimensión y los pesos declarados, o la banda RAG contradice el totalLa aritmética es correcta pero los pesos se ajustaron silenciosamente, o el RAG principal suaviza una dimensión que cuenta una historia diferenteEl total se calcula exactamente (puntuación × peso en la escala 1–5, sobre 100), RAG coincide con las bandas 80/60, y cualquier dimensión que contradiga el estado general se señala en lugar de promediar
Evidencia por dimensiónPuntuaciones de dimensión aseveradas sin datos de apoyo ("el engagement se siente débil")La mayoría de dimensiones citan datos, pero al menos una puntuación se apoya en intuición o un punto de datos antiguo presentado como actualCada puntuación de dimensión está anclada a evidencia nombrada y fechada (figuras de uso, conteos de tickets, fechas de QBR, utilización de asientos) y los puntos de referencia se aplican donde el formato los proporciona
Especificidad de riesgoLos riesgos son etiquetas ("bajo engagement", "riesgo de churn") sin personas, fechas o montos en dólaresLos riesgos son reales pero parcialmente vagos — severidad asignada sin una mitigación, o mitigaciones sin responsablesCada riesgo nombra la persona/evento/monto involucrado ("campeón se va 25 de julio, sin sucesor"), lleva una severidad y tiene una mitigación que alguien podría comenzar esta semana
Calibración de renovaciónPronóstico faltante, probabilidades no suman 100%, o la estrategia recomendada ignora la puntuaciónPronóstico presente y suma correctamente, pero las figuras de ARR en riesgo no se reconcilian con elementos de línea de contrato, o la estrategia es genéricaLas probabilidades suman 100%, ARR en riesgo se asigna a componentes reales del contrato, la estrategia (Expandir/Mantener/Salvar/Gestionar salida) sigue de la puntuación y riesgos, y las acciones tienen responsables, fechas y secuencia contra la fecha de renovación

Comprobaciones de Calidad

  • La puntuación se basa en datos, no en intuición — cada dimensión tiene evidencia
  • Los riesgos son específicos (no "bajo engagement" — algo como "el patrocinador ejecutivo se fue en marzo, no se identificó reemplazo")
  • Las acciones tienen responsables y fechas límite
  • La probabilidad de renovación está calibrada contra la realidad del pipeline
  • Las flechas de tendencia reflejan la dirección del cambio vs. el último cuadro de mando, no solo el estado actual

Anti-Patrones

  • No puntúes dimensiones de salud por intuición — cada puntuación necesita evidencia específica de apoyo
  • No des un estado Verde a cuentas con problemas P1 sin resolver o hitos perdidos
  • No listes riesgos vagamente — "bajo engagement" sin especificidades no es accionable
  • No dejes acciones recomendadas sin responsables nombrados y fechas límite
  • No confundas frecuencia de uso del producto con entrega de valor del producto

Frases Desencadenantes de Ejemplo

  • "Califica la salud de la cuenta."
  • "Evalúa el riesgo de renovación."
  • "Construye un panel de salud."
  • "Evalúa la probabilidad de que una cuenta se renueve."

Frequently asked questions

What does the Cs Health Scorecard AI skill do?

Construir un cuadro de mando de salud del cliente para una cuenta específica. Úsalo cuando te pidan calificar la salud de la cuenta, evaluar el riesgo de renovación, construir un panel de salud o evaluar la probabilidad de que una cuenta se renueve o expanda. Produce un cuadro de mando de salud estructurado con estado RAG, puntuaciones de dimensiones, riesgos clave y acciones recomendadas.

Why use Cs Health Scorecard on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Cs Health Scorecard is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Cs Health Scorecard in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/cs-health-scorecard. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Cs Health Scorecard?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Cs Health Scorecard?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Cs Health Scorecard with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Cs Health Scorecard AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by mohitagw15856 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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