O que ldm-openclaw-inbox-mcp-skill faz?
OpenClaw skill para testes de posicionamento MCP de verificação de caixa de entrada LDM pagos antes de campanhas de saída.
Habilidade OpenClaw para testes de posicionamento MCP de verificação de caixa de entrada LDM pagos antes de campanhas de saída.
Esta habilidade OpenClaw (disponível no repositório `live-direct-marketing/ldm-openclaw-inbox-mcp-skill`) é projetada para realizar testes de posicionamento MCP (Mailbox Provider Check) na caixa de entrada LDM (Live Direct Marketing) antes do lançamento de campanhas de envio externo. Utilizada em plataformas como Claude Code, Cursor e Codex, ela automatiza a verificação de entregabilidade de e-mails, garantindo que as mensagens atinjam a caixa de entrada principal e não sejam marcadas como spam. Ao integrar-se com as ferramentas de desenvolvimento, a habilidade permite que agentes de IA executem testes de posicionamento de forma programática, analisem resultados e ajustem estratégias de envio antes de campanhas em larga escala. Isso reduz riscos de bloqueio por provedores de e-mail e otimiza taxas de entrega, sendo essencial para profissionais de marketing digital e desenvolvedores que trabalham com automação de e-mail.
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OpenClaw skill para testes de posicionamento MCP de verificação de caixa de entrada LDM pagos antes de campanhas de saída.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.