BC behavioral-marketing
Применяет исследования в области принятия решений и когнитивных искажений к маркетинговым и продуктовым решениям — как люди на самом деле выбирают в условиях неопределенности, и как формулировка, настройки по умолчанию, последовательность и социальный контекст меняют поведение. Используйте это, чтобы диагностировать, почему хорошо аргументированное предложение не конвертируется, структурировать выбор и представление цен, разработать опыт, основанный на работе внимания и памяти, или проверить, является ли тактика убеждения законной или манипулятивной.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Applies decision science and cognitive bias research to marketing and…»
Applies decision science and cognitive bias research to marketing and product decisions — how people actually choose under uncertainty, and how framing, defaults, sequencing, and social context change behavior. Use this to diagnose why a well-argued offer is not converting, to structure choices and pricing presentation, to design an experience around how attention and memory work, or to pressure-test whether a persuasion tactic is legitimate or manipulative.
Применяет исследования в области принятия решений и когнитивных искажений к маркетинговым и продуктовым решениям — как люди на самом деле выбирают в условиях…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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: 2. 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 51/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1166 токенов
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 462 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.