AB flashrev-mailer
Используйте этот навык, когда ИИ-агенту необходимо планировать, создавать, фиксировать, отслеживать или выполнять последующие действия по исходящей электронной почте с помощью FlashRev через CLI flashrev-mailer npm (v2.0+). Триггеры по запросам, связанным с холодными письмами, кампаниями по рассылке, многошаговыми последовательностями последующих действий, автоматическими ответами ИИ, сортировкой ответов потенциальных клиентов или рассылкой по пулу почтовых ящиков. CLI делегирует время отправки и отслеживание ответов обратному движку последовательностей FlashRev; реальные отправки требуют явного одобрения пользователя для каждой партии; подсказки для автоматических ответов ИИ должны отображаться дословно и быть одобрены перед включением. Агенты должны вызывать с FLASHREV_MAILER_AI_MODE=1 (или --ai-mode), чтобы все выходные данные списков/просмотров и ошибки были структурированы в формате JSON.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when an AI agent needs to plan, build, commit, monitor,…»
Use this skill when an AI agent needs to plan, build, commit, monitor, or follow up on FlashRev-powered email outreach via the flashrev-mailer npm CLI (v2.0+). Triggers on requests involving cold email, outreach campaigns, multi-step follow-up sequences, AI auto-reply, prospect reply triage, or mailbox-pool drip sending. The CLI delegates send timing and reply tracking to the FlashRev backend sequence engine; live sends require explicit per-batch user approval; AI auto-reply prompts must be shown verbatim and approved before enabling. Agents should invoke with FLASHREV_MAILER_AI_MODE=1 (or --ai-mode) so all list/view outputs and errors are JSON-structured.
Используйте этот навык, когда ИИ-агенту необходимо планировать, создавать, фиксировать, отслеживать или выполнять последующие действия по исходящей…
Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub
Как улучшить
- 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: 5. 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 69/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 41, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 71
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3859 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 664 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.