SKILLEMALL.ai

BC engagement-suppression-workflow

Создайте двухуровневый рабочий процесс «заката», который повторно вовлекает неактивных контактов перед их подавлением. Уровень 1 запускает кампанию повторного вовлечения после настраиваемого окна неактивности. Уровень 2 подавляет контакты, которые не смогли повторно вовлечься в течение настраиваемого окна повторного вовлечения.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build a two-tier sunset workflow that re-engages dormant contacts befo…»

Build a two-tier sunset workflow that re-engages dormant contacts before suppressing them. Tier 1 triggers a re-engagement campaign after a configurable inactivity window. Tier 2 suppresses contacts that fail to re-engage within a configurable re-engagement window.

ClawHub Agent Skills автор: TomGranot v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 058 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Создайте двухуровневый рабочий процесс «заката», который повторно вовлекает неактивных контактов перед их подавлением.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, отчётность по ходу

ГенераторHubSpotИнфраструктураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
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

  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: 2. 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 64/100

  • 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
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 85Шаги. Шагов: 47, расплывчатых формулировок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2058 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only HubSpot workflow guide whose business-impacting suppression behavior is disclosed and aligned with its stated purpose.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.