personalization-at-scale — скилл для Claude Code: первые строки
Скилл собирает персонализированные первые строки для сотен адресатов по новостям компаний, активности в LinkedIn и общим знакомым. Пригодится, когда холодная рассылка идёт пачками.
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a claude-codeЧто делает personalization-at-scale
Скилл берёт список контактов в CSV или просто вставленным текстом. Обязательные поля — имя, фамилия, должность и компания; ссылка на LinkedIn, почта, сайт, отрасль, размер и город используются, если они есть. Дальше для каждого человека ищется самый свежий и проверяемый повод: новость компании, пост в LinkedIn, общий знакомый, найм, стек, выступление.
Внутри — справочники в references/: источники сигналов и стили персонализации, шаблоны первых строк по типам повода, запасные варианты для тех, у кого повода не нашлось, структура итогового файла кампании, ориентиры по отклику и разобранные примеры по персонам. На каждого адресата скилл выдаёт 2–3 варианта первой строки с оценкой уверенности High/Medium/Low и пометками про альтернативные углы.
Перед тем как гнать всю базу, проверьте первые 10 строк вручную: каждая должна быть конкретной, свежей и проверяемой. Это не формальность — на этом шаге видно, где скилл подставил устаревший повод. Экспорт идёт в CSV с колонками персонализации, в merge-поля для Outreach и Salesloft, отдельными черновиками или блоками для вставки. Персонализации советуют обновлять каждые 30 дней, потому что активность людей меняется.
Какие задачи решает
- собрать первые строки для сотен адресатов за одну сессию
- найти повод для письма по новостям компании и постам в LinkedIn
- подставить персонализацию в merge-поля Outreach или Salesloft
- написать запасную строку для контакта без явного повода
- обновить устаревшие персонализации перед новой волной рассылки
Примеры запросов агенту
- Вот список контактов в CSV, сделай персонализированные первые строки по новостям компаний
- Собери по 2 варианта первой строки на каждого, с оценкой уверенности
- Экспортируй результат в CSV с колонками для Salesloft
Как установить personalization-at-scale
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/personalization-at-scale/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/personalization-at-scale/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/personalization-at-scale/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/personalization-at-scale/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install OneWave-AI/claude-skills personalization-at-scale2Вручную: положить файлы
.github/skills/personalization-at-scale/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/OneWave-AI/claude-skills --path personalization-at-scaleВручную: положить файлы
.devin/skills/personalization-at-scale/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о personalization-at-scale
Как установить personalization-at-scale в Claude?
Выполните npx skills add OneWave-AI/claude-skills --skill personalization-at-scale -a claude-code. После этого скилл лежит в ~/.claude/skills/personalization-at-scale/SKILL.md.
Что делает personalization-at-scale?
Генерирует персонализированные первые строки для сотен адресатов, опираясь на новости компаний, активность в LinkedIn и общих знакомых. На выходе — варианты строк с оценкой уверенности и экспорт под инструмент рассылки.
Что нужно, чтобы скилл заработал?
Список контактов с именем, фамилией, должностью и компанией — в CSV или вставленным текстом. Остальные поля вроде LinkedIn, отрасли и города используются, если они заполнены.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: personalization-at-scale description: Generate unique personalized first lines for hundreds of prospects using company news, LinkedIn activity, and mutual connections. Saves 10+ hours of manual research per campaign. Use when you need personalized outreach at volume. --- # Personalization at Scale Generate hundreds of unique, researched first lines in minutes instead of hours, making cold outreach feel warm. ## Contents - `references/research-sources.md` - signal sources, personalization styles, quality standards - `references/patterns-by-type.md` - sample first lines and tables for each angle (congrats, observation, mutual connection, company news, hiring, tech stack, thought leadership, shared background) - `references/fallbacks.md` - role/stage/industry/competitor lines for prospects with no angle - `references/output-template.md` - full campaign deliverable structure - `references/benchmarks.md` - expected lift, A/B reference data, pro tips (do/don't) - `references/example-campaigns.md` - worked campaign examples by persona ## Workflow 1. Ingest the prospect list (CSV or pasted). Require First Name, Last Name, Title, Company; use LinkedIn URL, email, website, industry, size, and location when available. 2. Confirm preferences: which personalization styles to prioritize (1-3), tone (professional, casual, direct, consultative), and any exclusions (recency cutoff, personal topics, sensitive subjects). 3. Research each prospect across the sources in `references/research-sources.md`. Identify the strongest, most recent, verifiable angle per prospect. 4. Match each prospect to its angle and draft from the matching pattern in `references/patterns-by-type.md`. For prospects with no angle, draft from `references/fallbacks.md`. 5. Generate 2-3 first-line options per prospect, each with a confidence score (High/Medium/Low) and notes on alternative angles. Follow the structure in `references/output-template.md`. 6. Quality-check the first 10 manually. Confirm each line is specific, recent, relevant, natural, and verifiable before scaling the batch. 7. Export in the requested format: CSV with personalization columns, merge fields for the outreach tool (Outreach, Salesloft), individual drafts, or copy-paste blocks. 8. Track response rates by personalization type and refresh personalizations every 30 days as activity changes. See `references/benchmarks.md` for target success rates and `references/example-campaigns.md` for persona-specific approaches.
© OneWave-AI · MIT · OneWave-AI/claude-skills