SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC copywriting

Написание убедительных маркетинговых текстов для главных страниц, посадочных страниц, страниц с ценами, описаний функций и продуктов с использованием формул заголовков, фреймворков CTA и обработки возражений. Используйте при написании текстов для страниц, улучшении заголовков, создании CTA или конверсионных текстов.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write persuasive marketing copy for homepages, landing, pricing, featu…»

Write persuasive marketing copy for homepages, landing, pricing, feature, and product pages using headline formulas, CTA frameworks, and objection handling. Use when writing page copy, improving headlines, crafting CTAs, or conversion copy.

borghei/Claude-Skills Agent Skills автор: borghei 4 файла · 3 скрипта тело ≈ 4 738 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Написание убедительных маркетинговых текстов для главных страниц, посадочных страниц, страниц с ценами, описаний функций и продуктов с использованием формул…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4738 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 91, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 17. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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
    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 53 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 91 пунктов
    • +4Есть примеры (18 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.