BD Email Sequence Pack
Генератор полных последовательностей email-маркетинга с 8 шаблонами кампаний: приветственная серия, промо-кампании, восстановление брошенных корзин, кампании повторного вовлечения, новостные рассылки, библиотека заголовков, библиотека призывов к действию (CTA) и руководство по времени. Фреймворки копирайтинга для email: AIDA, PAS, BAB, StoryBrand, примененные к email-маркетингу. Более 20 формул заголовков, протестированных на высокий процент открытий. Более 50 CTA, организованных по этапам конверсии. Включает 3 реальных примера кампаний (уход за кожей, буткемп по программированию, мода) и 4 скрипта Python/JS для генерации последовательностей, обработки CSV, A/B-тестирования и автоматического планирования. Для интернет-магазинов, SaaS-компаний, агентств и email-маркетологов, которым нужны готовые email-последовательности, приносящие конверсии.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Complete email marketing sequences generator with 8 full campaign temp…»
Complete email marketing sequences generator with 8 full campaign templates: welcome series, promotional campaigns, abandoned cart recovery, re-engagement campaigns, newsletters, subject line swipe file, CTA library, and timing guide. Email copywriting frameworks: AIDA, PAS, BAB, StoryBrand applied to email marketing. 20+ subject line formulas tested for high open rates. 50+ CTAs organized by conversion stage. Includes 3 real campaign examples (skincare, coding bootcamp, fashion) and 4 Python/JS scripts for sequence generation, CSV processing, A/B testing and automated scheduling. For e-commerce stores, SaaS companies, agencies, and email marketers who want done-for-you email sequences that convert.
Генератор полных последовательностей email-маркетинга с 8 шаблонами кампаний: приветственная серия, промо-кампании, восстановление брошенных корзин, кампании…
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Email Sequence Pack) не совпадает с папкой (email-sequence-pack)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 15
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 454 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 708 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.