SKILLEMALL.ai

AC cold-email-engine

Автоматизированная система холодных email-рассылок с обогащением лидов, персонализированными шаблонами, последовательными рассылками и соответствием CAN-SPAM. Используйте при построении конвейеров исходящих продаж, поиске потенциальных клиентов, автоматизации email-кампаний, обогащении лидов контактной информацией, настройке последующих рассылок или управлении холодными рассылками в больших масштабах. Поддерживает Resend, SendGrid или любой SMTP-провайдер.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Automated cold email outreach system with lead enrichment, personalize…»

Automated cold email outreach system with lead enrichment, personalized templates, drip sequences, and CAN-SPAM compliance. Use when building outbound sales pipelines, prospecting businesses, automating email campaigns, enriching leads with contact info, setting up drip follow-ups, or managing cold outreach at scale. Supports Resend, SendGrid, or any SMTP provider.

ClawHub Agent Skills автор: merjua14 v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 661 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Автоматизированная система холодных email-рассылок с обогащением лидов, персонализированными шаблонами, последовательными рассылками и соответствием CAN-SPAM.

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, ошибки и развилки

ШаблонПродажи и CRMИнфраструктуратип 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
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. 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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 27
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 661 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

    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 367 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

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

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a cold-outreach automation skill that can scrape or enrich leads and send real emails, but its disclosure and safeguards are not clear enough for that external-facing authority.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.