スキル監査レポート
emails 監査レポート.
When the user wants to create or optimize an email sequence, drip campaign, automated email flow, or lifecycle email program. Also use when the user mentions "email sequence," "drip campaign," "nurture sequence," "onboarding emails," "welcome sequence," "re-engagement emails," "email automation," "lifecycle emails," "trigger-based emails," "email funnel," "email workflow," "what emails should I send," "welcome series," or "email cadence." Use this for any multi-email automated flow. For cold outreach emails, see cold-email. For in-app onboarding, see onboarding.
OpenAgentSkill Trust Score
OpenAgentSkill Trust Score
Trust Score は、インストール前に候補に入れる安全性を Agent が判断する助けになります。
GitHub 採用度
合格100
GitHub スター 47K
スター/フォーク活動
合格100
スター 47K、フォーク 7.3K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格88
最終プッシュから 1 か月
ライセンスの明確さ
合格86
MIT
README/SKILL.md の完全性
合格86
メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります
依存関係/ランタイムのリスク
合格90
公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません
インストール可否
合格92
npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill emails
インストールコマンドの安全性
合格92
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
合格100
公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません
リポジトリ根拠
合格86
https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/emails
レビュー状況
情報66
AI レビューデータを利用できます
Agent 検証結果
情報54
Agent の成果データはまだありません
チェック
インストールと採用のレビュー
インストール経路
92
npx skills add coreyhaines31/marketingskills --skill emails
リポジトリ
88
https://github.com/coreyhaines31/marketingskills/tree/main/skills/emails
ライセンス
86
MIT
メンテナンス
88
最終プッシュから 1 か月
AI レビュー
55
No explicit security boundaries or instructions about handling sensitive data, but the skill only generates text and reads local context files, so risk is low.
README/SKILL.md の完全性
86
Usable description available
依存関係リスク
90
公開メタデータに重大な依存関係リスクのヒントはありません
インストールコマンドの安全性
92
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
100
公開メタデータに高リスクな権限範囲はありません
スター/フォーク活動
100
スター 47K、フォーク 7.3K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
採用度
88
GitHub スター 47K
警告
- No explicit security boundaries or instructions about handling sensitive data, but the skill only generates text and reads local context files, so risk is low.
方法
このレポートは公開メタデータ、AI レビュー、リポジトリの鮮度、インストール準備、OpenAgentSkill イベント、品質スコア、信頼チェック、Agent セーフティゲートを統合します。完全なソースコード監査ではありません。
近い選択肢を比較
次に監査する関連スキル
stop-slop
Eliminates predictable AI writing patterns from prose while preserving specific meaning and reader trust.
16K スター · 監査レポート
unslop
Applies Cursor's prose-discipline rules to remove filler and AI writing tells from agent-facing and user-facing text.
4.8K スター · 監査レポート
Humanizer
Rewrites AI-sounding text so it reads naturally while preserving every factual claim and matching the writer's voice.
37K スター · 監査レポート