SKILLEMALL.ai

AB customer-lifetime-value-optimizer

Сегментирует клиентов электронной коммерции по повторному поведению, качеству маржи, глубине членства и риску оттока или возврата, а затем превращает грубые заметки по истории заказов в приоритетный план роста LTV. Используйте, когда команды CRM, членства, жизненного цикла или удержания нуждаются в сегментированных действиях по росту без интеграции с CDP, ESP или хранилищем данных в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Segment ecommerce customers by repeat behavior, margin quality, member…»

Segment ecommerce customers by repeat behavior, margin quality, membership depth, and churn or return risk, then turn rough order-history notes into a prioritized LTV growth plan. Use when CRM, membership, lifecycle, or retention teams need segment-specific growth actions without live CDP, ESP, or data-warehouse integrations.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 871 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Сегментирует клиентов электронной коммерции по повторному поведению, качеству маржи, глубине членства и риску оттока или возврата, а затем превращает грубые…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаПродажи и CRMИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
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: 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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 42
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 871 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 327 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 42 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill's code, instructions, and requirements are consistent with its stated purpose: a heuristic, offline LTV action-plan generator that does not request credentials, install software, or call external services.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 14 апр. 2026 г.