SKILLEMALL.ai

AB new-visitor-cold-start

Преобразует посетителей магазина при первом посещении с помощью персонализации на основе поведения — путь просмотра → сегмент предпочтений → соответствующее предложение для первого заказа → время показа всплывающего окна, включая намерение ухода. Используйте, когда пользователь хочет получить предложения для новых посетителей при первом посещении, купоны на первую покупку, связанные с просмотренными товарами, всплывающие окна при намерении ухода или по времени, или онбординг для анонимного трафика до получения электронной почты. Встроенные шаги: отслеживание пути, классификация предпочтений, сопоставление предложения или подарка для первого заказа, установка триггера (намерение ухода и альтернативы). НЕ используйте для возврата существующих клиентов, пост-покупочных процессов без учета первого посещения или только для юридической политики купонов без запроса поведенческого таргетинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert first-time store visitors with behavior-based personalization…»

Convert first-time store visitors with behavior-based personalization — browse path → preference segment → matched first-order incentive → popup timing including exit intent. Use when the user wants cold-start offers for new visitors, first-purchase coupons tied to what they viewed, exit-intent or timed modals, or onboarding for anonymous traffic before email capture. Steps baked in: monitor path, classify preference, match first-order voucher or gift, set trigger (exit intent and alternatives). Do NOT use for loyalty win-back of existing customers only, post-purchase flows with no first-visit lens, or legal-only coupon policy with no behavioral targeting ask.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 10 файлов тело ≈ 583 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 3 дн назад

Преобразует посетителей магазина при первом посещении с помощью персонализации на основе поведения — путь просмотра → сегмент предпочтений → соответствующее…

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение frontmatter-yaml SKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Convert first-time store visitors with behavior-based personalizat… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 583 токенов
    • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 668 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.