SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF email-marketing

Выполнение задач email-маркетинга, включая интеллектуальное создание HTML с помощью ИИ, персонализированную массовую рассылку, автоматический мониторинг ответов, интеллектуальное сопоставление с базой знаний FAQ, многоязычную автоматическую выверку.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«执行邮件营销任务，包括 AI 智能生成 HTML、个性化群发、自动化回信监控、FAQ 知识库智能匹配、多语种自动对齐。…»

执行邮件营销任务，包括 AI 智能生成 HTML、个性化群发、自动化回信监控、FAQ 知识库智能匹配、多语种自动对齐。

ClawHub Agent Skills автор: zlrlyy v1.2.0 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 366 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Выполнение задач email-маркетинга, включая интеллектуальное создание HTML с помощью ИИ, персонализированную массовую рассылку, автоматический мониторинг…

Как процесс F 31/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/pending_replies.json

ПроцедураПоддержка клиентовИнфраструктуратип 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
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
31/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/pending_replies.json
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 11. 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")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/pending_replies.json

Процессный рейтинг: все десять параметров 31/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/pending_replies.json
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/pending_replies.json
  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (email-marketing) не совпадает с папкой (email-marketing-faq)
  • 100Шаги. Шагов: 87
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1366 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)
  • +3Длина description 59: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 87 пунктов
  • +4Есть примеры (18 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This bulk email skill needs review because it can send at scale, read inbox contents, store email data locally, and includes deliberate spam-filter evasion behavior.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.