SKILLEMALL.ai

AB outclaw-setup

Настройка OutClaw: инвентаризация плагинов, подключение каналов исходящих сообщений (Leadbay/LeadClaw, Gmail, Calendar, Slack, LinkedIn, WhatsApp, Calendly), захват профиля пользователя и организации/продукта в базу знаний, изучение стиля письма для каждого канала. Срабатывает при: 'set up outreach', 'connect my channels', 'leadclaw setup', 'set up leadbay', 'connect gmail|slack|linkedin|whatsapp', 'learn my style', 'retrain style', 'outreach wizard'. Обычно вызывается оркестратором outclaw, но может быть вызван напрямую.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OutClaw setup: plugin inventory, connect outreach channels (Leadbay/Le…»

OutClaw setup: plugin inventory, connect outreach channels (Leadbay/LeadClaw, Gmail, Calendar, Slack, LinkedIn, WhatsApp, Calendly), capture the user's profile and org/product into the KB, and learn per-channel writing style. Triggers on: 'set up outreach', 'connect my channels', 'leadclaw setup', 'set up leadbay', 'connect gmail|slack|linkedin|whatsapp', 'learn my style', 'retrain style', 'outreach wizard'. Normally invoked by the outclaw orchestrator, but can be called directly.

ClawHub Agent Skills автор: milstan v1.0.6 MIT-0 5 файлов тело ≈ 2 556 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Настройка OutClaw: инвентаризация плагинов, подключение каналов исходящих сообщений (Leadbay/LeadClaw, Gmail, Calendar, Slack, LinkedIn, WhatsApp, Calendly)…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия

ГенераторSlackWhatsAppGmailПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 15
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2556 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Ответ описан самодельной разметкой (9 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 485 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This setup skill is purpose-aligned for configuring an outreach assistant, but it handles sensitive account connections and persistent profile data.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.