SKILLEMALL.ai

AB ecommerce-email-marketing-builder

Конструктор систем email-маркетинга для электронной коммерции. Создает полные потоки автоматизации электронной почты с полным копирайтингом, темами писем, инструкциями по настройке ESP, правилами сегментации и годовыми календарями кампаний. Генерирует готовые к копированию и вставке последовательности писем для Klaviyo, Omnisend, Mailchimp или любого ESP. Охватывает приветственные серии, брошенные корзины, брошенные просмотры, пост-покупки, запросы на отзывы, перекрестные продажи, возврат клиентов, VIP/лояльность, пополнение запасов и закатные потоки. Включает варианты тем для A/B-тестирования, время отправки, условия триггеров, логику ветвления и календарь сезонных кампаний. Ключ API не требуется. Используйте, когда: (1) настраиваете email-маркетинг для интернет-магазина, (2) пишете последовательности и потоки писем, (3) планируете сезонные email-кампании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«E-commerce email marketing system builder. Creates complete email auto…»

E-commerce email marketing system builder. Creates complete email automation flows with full copywriting, subject lines, ESP setup instructions, segmentation rules, and annual campaign calendars. Generates copy-paste-ready email sequences for Klaviyo, Omnisend, Mailchimp, or any ESP. Covers welcome series, cart abandonment, browse abandonment, post-purchase, review requests, cross-sell, win-back, VIP/loyalty, replenishment, and sunset flows. Includes A/B test subject line variants, send timing, trigger conditions, branching logic, and seasonal campaign calendar. No API key required. Use when: (1) setting up email marketing for an e-commerce store, (2) writing email sequences and flows, (3) planning seasonal email campaigns.

ClawHub Agent Skills автор: Henk Nie v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 5 999 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Конструктор систем email-маркетинга для электронной коммерции.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияМаркетингЛичная продуктивностьтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5999 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 8
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5999 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 141
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • 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)
  • -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 733 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 141 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a cart-recovery marketing guidance skill, with one compliance-sensitive opt-in recommendation users should review before applying.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.