SKILLEMALL.ai

AD growth-hacker

Быстрое привлечение пользователей, вирусные циклы, оптимизация конверсии и эксперименты по росту. Используйте при работе над: привлечением первых пользователей, улучшением показателей регистрации/активации, созданием реферальных механик, A/B-тестированием, стратегией дистрибуции или выяснением причин стагнации роста. Специализируется на росте продуктов на ранних стадиях и для инди-разработчиков (от 0 до 1 и от 1 до 10 000 пользователей). НЕ для стратегии бренда (используйте brand-guardian) или создания контента (используйте content-creator).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Rapid user acquisition, viral loops, conversion optimization, and grow…»

Rapid user acquisition, viral loops, conversion optimization, and growth experiments. Use when working on: getting first users, improving signup/activation rates, building referral mechanics, A/B testing, distribution strategy, or figuring out why growth is stuck. Specializes in early-stage and indie product growth (0→1 and 1→10k users). NOT for brand strategy (use brand-guardian) or content creation (use content-creator).

ClawHub Agent Skills автор: Bullkis1 v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 866 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Быстрое привлечение пользователей, вирусные циклы, оптимизация конверсии и эксперименты по росту.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторДанные и аналитикаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 49/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (growth-hacker) не совпадает с папкой (growth-hacker-early-stage)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 866 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 426 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain-text growth strategy guide with no hidden code or automatic actions.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.