SKILLEMALL.ai

AC ai-cold-outreach

Комплексная система для холодных рассылок по электронной почте для ИИ-агентов. Обрабатывает генерацию лидов через Apollo API, обогащение электронной почты, создание последовательностей в Saleshandy, импорт потенциальных клиентов, мониторинг прогрева и управление кампаниями. Используйте при настройке холодных рассылок, поиске электронных адресов лиц, принимающих решения, создании последовательностей электронной почты или управлении кампаниями холодных рассылок. Включает проверенные шаблоны текстов электронной почты и лучшие практики по доставляемости.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete cold email outreach system for AI agents. Handles lead genera…»

Complete cold email outreach system for AI agents. Handles lead generation via Apollo API, email enrichment, Saleshandy sequence creation, prospect import, warmup monitoring, and campaign management. Use when setting up cold outreach, finding decision-maker emails, building email sequences, or managing cold email campaigns. Includes proven email copy templates and deliverability best practices.

ClawHub Agent Skills автор: JoeyTbuilds v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 058 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Комплексная система для холодных рассылок по электронной почте для ИИ-агентов.

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

ИнтеграцияПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 9. 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
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1058 токенов

    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 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This is a transparent cold-outreach automation skill, but it needs Review because it can collect prospect emails, use paid API keys, and add people to outbound campaign systems with weak approval and compliance guardrails.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.