SKILLEMALL.ai

AA cold-investor-email

Составьте холодное или теплое электронное письмо для венчурного инвестора — тема письма, текст менее 150 слов и контрольный список вложений. Выбирает один из трех вариантов (полностью холодное письмо партнеру, пересылка теплого интро или последующее письмо после встречи/отказа) и пишет текст, который основатель может отправить сегодня. Триггер, когда пользователь говорит «написать холодное письмо этому венчурному инвестору», «составить письмо для привлечения инвесторов», «переслать теплое интро», «написать последующее письмо инвестору, который отказал» или «написать первое письмо партнеру».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Draft a cold or warm-intro-forwarded email to a venture investor — sub…»

Draft a cold or warm-intro-forwarded email to a venture investor — subject line, body under 150 words, and an attachments checklist. Picks one of three variants (true cold to a partner, warm intro forward, or post-meeting / post-pass follow-up) and writes copy a founder can send today. Trigger when the user says "cold email this VC", "draft an investor outreach", "warm intro forward", "follow up with the investor who passed", or "write a first email to a partner".

genspark Agent Skills автор: Genspark 1 файл тело ≈ 2 147 токенов Открыть источникgenspark.ai проанализирован 3 дн назад

Составьте холодное или теплое электронное письмо для венчурного инвестора — тема письма, текст менее 150 слов и контрольный список вложений.

Как процесс A 86/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторПродажи 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
A
86/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
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: 1. 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 86/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 50
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2147 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 468 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

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