SKILLEMALL.ai

AC cold-outreach

Запустите полную кампанию холодных email-рассылок — от поиска лидов до обработки ответов. Охватывает определение ICP, стратегию поиска лидов, построение последовательности писем, персонализацию, обработку ответов и управление блокировками. Используйте, когда агенту нужно создать или выполнить конвейер холодных рассылок с нуля, без платных инструментов или подписок SaaS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a complete cold email outreach campaign — from sourcing leads to h…»

Run a complete cold email outreach campaign — from sourcing leads to handling replies. Covers ICP definition, lead sourcing strategy, email sequence construction, personalization, reply handling, and suppression management. Use when an agent needs to build or execute a cold outreach pipeline from scratch, without paid tools or SaaS subscriptions.

ClawHub Agent Skills автор: Qssys v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 2 754 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Запустите полную кампанию холодных email-рассылок — от поиска лидов до обработки ответов.

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ПроцедураZapierПродажи и CRMИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cold-outreach) не совпадает с папкой (cold-outreach-free)
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
    • 85Шаги. Шагов: 46, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2754 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 348 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a coherent cold-email workflow guide, but it needs review because it can automate unsolicited email and contact-data handling without strong safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.