AC floods-outreach
Комплексная система для исходящих коммуникаций Floods: ранжирование контактов, персонализированное написание DM, исследование потенциальных клиентов, создание «крючков», последовательности последующих сообщений и SOP для холодных рассылок, ориентированных на студии мобильных игр. Используйте этот навык для любых задач, связанных с исходящими рассылками, DM, холодными письмами, холодными сообщениями, ранжированием, последующими сообщениями, сообщениями в WhatsApp, сообщениями в LinkedIn, написанием «крючков», исследованием потенциальных клиентов или контактом со студиями мобильных игр или другими потенциальными клиентами. Всегда активируйте при упоминании: DM, исходящие рассылки, холодное письмо, холодное сообщение, ранг, последующее сообщение, крючок, сообщение в LinkedIn, WhatsApp, потенциальный клиент, персонализированная страница, контакт студии или любой запрос на написание или доработку сообщения контакту из игровой индустрии. Этот навык содержит все шаблоны, SOP, эвристики и контекст, необходимые для выполнения первоклассных исходящих рассылок — всегда загружайте его перед написанием любого сообщения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete outreach operating system for Floods: contact tiering, person…»
Complete outreach operating system for Floods: contact tiering, personalized DM writing, prospect research, hook crafting, follow-up sequences, and cold outreach SOPs targeting mobile gaming studios. Use this skill for any task involving outreach, DMs, cold emails, cold messages, tiering, follow-ups, WhatsApp messages, LinkedIn messages, hook writing, prospect research, or contacting mobile gaming studios or other potential clients. Always trigger on mentions of: DM, outreach, cold email, cold message, tier, follow-up, hook, LinkedIn message, WhatsApp, prospect, personalized page, studio contact, or any request to write or refine a message to a gaming industry contact. This skill contains all templates, SOPs, heuristics, and context needed to execute world-class outreach — always load it before writing any message.
Комплексная система для исходящих коммуникаций Floods: ранжирование контактов, персонализированное написание DM, исследование потенциальных клиентов, создание…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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: 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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (floods-outreach) не совпадает с папкой (outreachskills)
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3238 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 826: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.