SKILLEMALL.ai

AB outreach-list-builder

Преобразует спецификацию роли или ICP в ранжированный список потенциальных клиентов для исходящих продаж из LinkedIn, каждый из которых обогащен контекстом компании и однострочным обоснованием персонализированного обращения. Используйте всякий раз, когда пользователь хочет получить потенциальных клиентов, лидов, список целевых аккаунтов, людей, которым можно продавать, или персонализированные углы для обращения, даже если он описывает покупателя («найди мне вице-президентов по продажам в финтех-стартапах»), не говоря «список» или «исходящий». Для списка кандидатов используйте candidate-sourcing; для обогащения существующих у пользователя потенциальных клиентов используйте prospect-enrich.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn a role or ICP spec into a ranked outbound sales list of LinkedIn…»

Turn a role or ICP spec into a ranked outbound sales list of LinkedIn prospects, each enriched with company context and a one-line personalized opener rationale. Use whenever the user wants prospects, leads, a target-account list, people to sell to, or personalized outreach angles, even if they only describe the buyer ("find me VPs of Sales at fintech startups") without saying "list" or "outreach". For a hiring shortlist use candidate-sourcing instead; for enriching prospects the user already has, use prospect-enrich.

ClawHub Agent Skills автор: Veezee v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 746 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Преобразует спецификацию роли или ICP в ранжированный список потенциальных клиентов для исходящих продаж из LinkedIn, каждый из которых обогащен контекстом…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

ПроцедураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 70/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (outreach-list-builder) не совпадает с папкой (veezee-outreach-list-builder)
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 17
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1746 токенов

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 523 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a coherent LinkedIn prospect-listing helper that clearly relies on Veezee and may store a Veezee API key.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 14 авг. 2026 г.