SKILLEMALL.ai

AD lemlist

Интеграция с официальным API Lemlist для автоматизации продаж и многоканальных рассылок. Используйте этот навык, когда пользователи хотят: - Управлять кампаниями (создавать, просматривать список, ставить на паузу, запускать, получать статистику) - Добавлять, обновлять или удалять лиды из кампаний - Отправлять сообщения по электронной почте, LinkedIn, WhatsApp или SMS через почтовый ящик - Настраивать и управлять вебхуками для событий кампании - Настраивать расписания для отправки кампаний - Управлять отписками (по электронной почте и доменам) - Экспортировать данные кампании (лиды, действия, контакты) - Обогащать лиды дополнительными данными - Управлять прогревом электронной почты Lemwarm - Работать с последовательностями и шагами - Управлять метками и переписками в почтовом ящике Примеры: «показать мои кампании lemlist», «добавить лид в мою кампанию», «поставить мою кампанию на паузу», «показать статистику кампании», «настроить вебхук для открытия писем», «экспортировать мои лиды»

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Official Lemlist API integration for sales automation and multichannel…»

Official Lemlist API integration for sales automation and multichannel outreach. Use this skill when users want to: - Manage campaigns (create, list, pause, start, get stats) - Add, update, or remove leads from campaigns - Send messages via email, LinkedIn, WhatsApp, or SMS through inbox - Set up and manage webhooks for campaign events - Configure schedules for campaign sending - Manage unsubscribes (emails and domains) - Export campaign data (leads, activities, contacts) - Enrich leads with additional data - Control Lemwarm email warming - Work with sequences and steps - Manage inbox labels and conversations Examples: "list my lemlist campaigns", "add a lead to my campaign", "pause my campaign", "show campaign stats", "set up a webhook for email opens", "export my leads"

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 2 файла тело ≈ 1 156 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Интеграция с официальным API Lemlist для автоматизации продаж и многоканальных рассылок.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияWhatsAppМаркетингтип 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
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "primaryEnv"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (lemlist) не совпадает с папкой (lemlist-official)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 12
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1156 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 782 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

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