SKILLEMALL.ai

AB affiliate-marketing

Когда пользователь хочет спланировать, реализовать или оптимизировать стратегию аффилированного маркетинга. Также используйте, когда пользователь упоминает «аффилированный маркетинг», «стратегия партнерской программы», «модель CPS», «привлечение аффилиатов», «структура комиссий», «партнеры-аффилиаты», «партнерская сеть», «отслеживание аффилиатов», «комиссия аффилиата» или «партнерский маркетинг».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to plan, implement, or optimize affiliate marketin…»

When the user wants to plan, implement, or optimize affiliate marketing strategy. Also use when the user mentions "affiliate marketing," "affiliate program strategy," "CPS model," "affiliate recruitment," "commission structure," "affiliate partners," "affiliate network," "affiliate tracking," "affiliate commission," or "partner marketing."

ClawHub Agent Skills автор: Kostja Zhang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 415 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Когда пользователь хочет спланировать, реализовать или оптимизировать стратегию аффилированного маркетинга.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск

СправочникИнфраструктураЛюди и наймтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
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 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (affiliate-marketing) не совпадает с папкой (affiliate-marketing-channels)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1415 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 12 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only affiliate marketing guidance skill with no code execution, hidden behavior, or credential handling.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.