SKILLEMALL.ai

BC email-cold-zh

Инструмент для генерации писем для привлечения новых клиентов, разработанный для специалистов по продажам и развитию бизнеса (BD). Помогает составлять короткие, сильные и цепляющие письма для холодных рассылок, писем для развития бизнеса и писем для привлечения клиентов. Автоматически выделяет ключевые ценностные предложения на основе отрасли, должности и бизнес-сценария целевого клиента, создает привлекательные темы и призывы к действию (CTA), что эффективно повышает процент ответов на письма. Подходит для различных сценариев привлечения новых клиентов, таких как продажи SaaS, развитие бизнеса в сфере корпоративных услуг, сотрудничество с брендами и расширение каналов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«专为销售与BD人员设计的陌生客户开发邮件生成工具,支持撰写简短有力、直击痛点的 开发信/cold email/BD邮件/客户开拓邮件。根据目…»

专为销售与BD人员设计的陌生客户开发邮件生成工具,支持撰写简短有力、直击痛点的 开发信/cold email/BD邮件/客户开拓邮件。根据目标客户行业、职位与业务场景,自动 提炼核心价值主张,设计吸引眼球的主题行与行动号召(CTA),有效提升陌生邮件回复 率。适用于SaaS销售、企业服务BD、品牌合作、渠道拓展等多种陌生客户开发场景。

ClawHub Agent Skills автор: Olina1Ye v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 125 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент для генерации писем для привлечения новых клиентов, разработанный для специалистов по продажам и развитию бизнеса (BD).

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктураПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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

  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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 6
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 125 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 168 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 4 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill bundle is mostly coherent maintainer tooling, but it deserves review because one helper defaults to launching a nested review agent with full sandbox bypass while other workflows can perform high-impact staff or production actions.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.