MCP HubMCP Hub
SKILL·F6A025

review-bounced-contacts

TomGranot
Обновлено 1 month ago
9 просмотров
51
14
51
Посмотреть на GitHub
Другоеdata

О программе

Этот навык автоматизирует еженедельный ручной процесс проверки контактов с 3 и более отбоями электронной почты, помогая разработчикам принимать решение об удалении или попытке восстановления каждого контакта. Он предотвращает избыточное подавление, обеспечивая человеческую проверку автоматически помеченных данных перед принятием окончательных мер. Процесс включает этап скриптовой предварительной фильтрации с использованием API HubSpot для подготовки списка на проверку.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add TomGranot/hubspot-admin-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/TomGranot/hubspot-admin-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/TomGranot/hubspot-admin-skills.git ~/.claude/skills/review-bounced-contacts

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Review Bounced Contacts

A weekly manual review process for contacts flagged with 3+ bounces. The bounce monitoring workflow auto-suppresses these contacts, but a human should decide whether to permanently delete or attempt recovery.

Prerequisites

  • Bounce monitoring workflow active (run /bounce-monitoring-workflow first)
  • email_health_flag custom property exists on contacts
  • HubSpot API token in .env (for scripted pre-filtering)

Step-by-Step Instructions

Stage 1: Before — Pull the Review List

Use the HubSpot API to search for contacts where email_health_flag is set:

from hubspot import HubSpot
from hubspot.crm.contacts import PublicObjectSearchRequest

api_client = HubSpot(access_token=os.getenv("HUBSPOT_API_TOKEN"))

search = PublicObjectSearchRequest(
    filter_groups=[{
        "filters": [{
            "propertyName": "email_health_flag",
            "operator": "EQ",
            "value": "true"
        }]
    }],
    properties=["email", "firstname", "lastname", "company",
                "hs_email_bounce", "hs_email_hard_bounce_reason_enum",
                "lifecyclestage", "hubspot_owner_id"]
)

results = api_client.crm.contacts.search_api.do_search(search)

Export results to a CSV for review.

Stage 2: Execute — Review Each Contact

For each flagged contact, check:

  1. Is the email domain active? Run a quick MX record lookup or visit the domain.
  2. Is this a known customer or high-value contact? Check lifecycle stage and deal history.
  3. What is the bounce reason? Hard bounce (invalid mailbox) vs. soft bounce (mailbox full, temporary error).

Decision matrix:

Domain active?High value?Bounce typeAction
NoAnyAnyDelete
YesNoHardDelete
YesNoSoftKeep suppressed, recheck next quarter
YesYesHardAttempt to find updated email
YesYesSoftKeep suppressed, monitor

Stage 3: After — Execute Decisions

  1. Delete contacts marked for deletion via the HubSpot UI or API batch delete.
  2. Clear the email_health_flag on all reviewed contacts.
  3. Log the review results (deleted count, kept count, recovery attempts) for the quarterly report.

Stage 4: Rollback

  • Deleted contacts can be restored from HubSpot's recycling bin within 90 days.
  • Contacts kept as suppressed can be restored to marketing status via a workflow or manual update in the UI.

Frequency

Run weekly, ideally Monday morning. Should take 5-15 minutes depending on volume. If volume exceeds 50 contacts per week, investigate the root cause (bad list source, form spam, etc.).

GitHub репозиторий

TomGranot/hubspot-admin-skills
Путь: skills/review-bounced-contacts
0
hubspothubspot-apihubspot-crmhubspot-integration
FAQ

Frequently asked questions

What is the review-bounced-contacts skill?

review-bounced-contacts is a Claude Skill by TomGranot. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform review-bounced-contacts-related tasks without extra prompting.

How do I install review-bounced-contacts?

Use the install commands on this page: add review-bounced-contacts to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does review-bounced-contacts belong to?

review-bounced-contacts is in the Other category, tagged data.

Is review-bounced-contacts free to use?

Yes. review-bounced-contacts is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

Похожие навыки

llamaguard
Другое

LlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.

Просмотреть навык
sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.

Просмотреть навык