AC outreach-and-prospecting
Запускайте кампании холодных и теплых обращений для поиска и привлечения потенциальных клиентов или партнеров. Используйте при построении воронки продаж, написании холодных писем или сообщений в LinkedIn, выявлении и квалификации лидов, планировании стратегии обращений или масштабировании генерации лидов для соло-предпринимателя. Охватывает идентификацию лидов, фреймворки квалификации, написание холодных писем, обращения в LinkedIn, многошаговые последовательности и отслеживание. Активируется по запросам "холодные обращения", "поиск клиентов", "найти клиентов", "холодное письмо", "обращения в LinkedIn", "генерация лидов", "стратегия обращений", "построить воронку", "найти клиентов".
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run cold and warm outreach campaigns to find and engage potential cust…»
Run cold and warm outreach campaigns to find and engage potential customers or partners. Use when building a prospecting pipeline, writing cold emails or LinkedIn messages, identifying and qualifying leads, planning an outreach strategy, or scaling lead generation as a solopreneur. Covers lead identification, qualification frameworks, cold email writing, LinkedIn outreach, multi-touch sequences, and tracking. Trigger on "cold outreach", "prospecting", "find customers", "cold email", "LinkedIn outreach", "lead generation", "outreach strategy", "build a pipeline", "find clients".
Запускайте кампании холодных и теплых обращений для поиска и привлечения потенциальных клиентов или партнеров.
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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 57/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2243 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 584 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.