SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC yunlv-linkedin-outreach

Используйте, когда пользователю нужно сгенерировать персонализированные запросы на добавление в контакты LinkedIn или исходящие сообщения. Используйте при помощи в генерации лидов и взаимодействии в LinkedIn. Используйте при написании профессиональных B2B сообщений для потенциальных клиентов в LinkedIn. Используйте, когда пользователь упоминает «LinkedIn开发信», «领英联系», «LinkedIn消息», «社交获客», «连接请求», «领英营销».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user needs to generate personalized LinkedIn connection reque…»

Use when user needs to generate personalized LinkedIn connection requests or outreach messages. Use when assisting LinkedIn lead generation and engagement. Use when writing professional B2B messages for LinkedIn prospects. Use when user mentions "LinkedIn开发信", "领英联系", "LinkedIn消息", "社交获客", "连接请求", "领英营销".

ClawHub Agent Skills автор: WangM-A3 v1.0.4 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 202 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте при помощи в генерации лидов и взаимодействии в LinkedIn.

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

ГенераторПродажи и CRMтип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
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

    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

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "progressive"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

    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: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1202 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The skill appears intended for LinkedIn outreach, but it asks for a sensitive LinkedIn session token and does not clearly bound how that account access is used.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.