SKILLEMALL.ai

AB bulk-email-address-validation-neverbounce

Массовая проверка адресов электронной почты - NeverBounce: массовая проверка до 1000 адресов электронной почты через NeverBounce с использованием подключенного ключа API NeverBounce пользователя. Используйте, когда агенту требуется массовая проверка адресов электронной почты neverbounce, очистка списков email-маркетинга перед кампаниями, массовая гигиена данных CRM и дедупликация, проверка импортированных списков контактов, подготовка списков электронной почты для миграции между платформами, проверка электронной почты через удаленные вызовы инструментов, размещенные AgentPMT.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Bulk Email Address Validation - NeverBounce: Bulk verify up to 1000 em…»

Bulk Email Address Validation - NeverBounce: Bulk verify up to 1000 emails via NeverBounce using the user's connected NeverBounce API key. Use when an agent needs bulk email address validation neverbounce, bulk email address validation neverbounce, cleaning email marketing lists before campaigns, bulk crm data hygiene and deduplication, validating imported contact lists, preparing email lists for migration between platforms, verify, emails through AgentPMT-hosted remote tool calls.

ClawHub Agent Skills автор: AgentPMT v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 660 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

Массовая проверка адресов электронной почты - NeverBounce: массовая проверка до 1000 адресов электронной почты через NeverBounce с использованием…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 67, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2660 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 17 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill matches its stated email-validation purpose, but it can send contact lists to a paid third-party service without clear activation boundaries or an explicit user consent step.
    LLM: suspicious (high) · 23 июн. 2026 г.