SKILLEMALL.ai

AC post-purchase-upsell-flow

Разрабатывайте и внедряйте одностраничные предложения по увеличению продаж после покупки и дополнительные продажи, которые повышают средний чек без снижения основного коэффициента конверсии. Используйте, когда вас просят увеличить средний чек, добавить дополнительную продажу, перекрестную продажу или дополнительную продажу после оформления заказа, создать поток одностраничных дополнительных продаж, монетизировать страницу благодарности или когда кто-то спрашивает, как увеличить доход с клиента при тех же затратах на рекламу.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design and implement one-click post-purchase upsells and downsells tha…»

Design and implement one-click post-purchase upsells and downsells that raise average order value without hurting the main conversion rate. Use when asked to increase AOV, add an upsell, cross-sell or downsell after checkout, build a one-click upsell flow, monetize the thank-you page, or when someone asks how to make more revenue per customer from the same ad spend.

ClawHub Agent Skills автор: Autonnel v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 956 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Разрабатывайте и внедряйте одностраничные предложения по увеличению продаж после покупки и дополнительные продажи, которые повышают средний чек без снижения…

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураТорговлятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
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
    • 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: 3. 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 56/100

    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 33, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1956 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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 368 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides coherent ecommerce upsell guidance, with the main caution being to review the Docker and payment setup before using the recommended external app.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 авг. 2026 г.