SKILLEMALL.ai

AC email-campaign-management

Полный рабочий процесс для кампаний email-маркетинга с отслеживанием конверсий и активацией пробных версий. Используйте, когда (1) Создаете email-кампании, (2) Отправляете письма кампании через Resend API, (3) Отслеживаете конверсии и клики, (4) Активируете пробные версии для пользователей кампании, (5) Генерируете отчеты кампании, (6) Отправляете напоминания по электронной почте. КРИТИЧЕСКИ ВАЖНО — Соблюдайте лимиты Resend (2 письма/секунду), используйте ЗАГЛАВНЫЕ БУКВЫ для перечислений PostgreSQL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete workflow for email marketing campaigns with conversion tracki…»

Complete workflow for email marketing campaigns with conversion tracking and trial activation. Use when (1) Creating email campaigns, (2) Sending campaign emails via Resend API, (3) Tracking conversions and clicks, (4) Activating trials for campaign users, (5) Generating campaign reports, (6) Sending reminder emails. CRITICAL - Follow Resend rate limits (2 emails/second), use UPPERCASE for PostgreSQL enums.

ClawHub Agent Skills автор: Toby Morning v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 263 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полный рабочий процесс для кампаний email-маркетинга с отслеживанием конверсий и активацией пробных версий.

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураPostgreSQLМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 2. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2263 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill is for legitimate email campaign work, but it can send real emails and change live subscription/trial status with too few safeguards.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: suspicious · 28 мая 2026 г.