SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC Email Sequences

Создавайте сегментированные последовательности электронных писем для брошенных корзин, последующих покупок, кампаний по возвращению клиентов и сезонных акций для интернет-магазинов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create segmented email sequences for abandoned carts, post-purchase fo…»

Create segmented email sequences for abandoned carts, post-purchase follow-up, win-back campaigns, and seasonal promotions for online stores.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 946 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Создавайте сегментированные последовательности электронных писем для брошенных корзин, последующих покупок, кампаний по возвращению клиентов и сезонных акций…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность

ГенераторМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Email Sequences) не совпадает с папкой (email-sequences)
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2946 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 141 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a marketing writing guide for ecommerce email sequences, with no code or hidden runtime behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.