AB ai-cold-email-linkedin-generator
Генерирует холодные электронные письма с высоким коэффициентом ответа, сообщения в LinkedIn, последовательности последующих действий и варианты A/B-тестирования для B2B-продаж. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет написать холодное обращение, продажное письмо, сообщение в LinkedIn, последующее письмо, копию для поиска клиентов или любое исходящее сообщение для продаж. Всегда запускайте для любой задачи, связанной с исходящими сообщениями, рабочими процессами SDR/BDR, копией для генерации лидов или поиском клиентов — даже если это сформулировано неформально, например, «помоги мне связаться с лидами», «напиши мне продажное письмо», «составь сообщение в LinkedIn» или «мне нужно связаться с потенциальными клиентами».
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates high-reply-rate cold emails, LinkedIn DMs, follow-up sequenc…»
Generates high-reply-rate cold emails, LinkedIn DMs, follow-up sequences, and A/B test variants for B2B sales outreach. Use this skill whenever the user wants to write cold outreach, sales emails, LinkedIn messages, follow-up emails, prospecting copy, or any kind of outbound sales communication. Always trigger for any task involving outbound messaging, SDR/BDR workflows, lead generation copy, or sales prospecting — even when phrased casually, such as "help me reach out to leads", "write me a sales email", "draft a LinkedIn message", or "I need to contact prospects".
Генерирует холодные электронные письма с высоким коэффициентом ответа, сообщения в LinkedIn, последовательности последующих действий и варианты…
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу
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: 6. 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 76/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, 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: 30
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1641 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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)
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 572 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.