SKILLEMALL.ai

AC discount-marketing-strategy

Когда пользователь хочет спланировать, внедрить или оптимизировать стратегию скидок и промо-цен. Также используйте, когда пользователь упоминает "discount strategy", "promo code", "coupon", "redeem code", "lifetime deal", "LTD", "AppSumo", "Black Friday", "Cyber Monday", "BFCM", "seasonal sale" или "promotional pricing". Для страницы с ценами используйте pricing-page-generator.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to plan, implement, or optimize discount and promo…»

When the user wants to plan, implement, or optimize discount and promotional pricing strategy. Also use when the user mentions "discount strategy," "promo code," "coupon," "redeem code," "lifetime deal," "LTD," "AppSumo," "Black Friday," "Cyber Monday," "BFCM," "seasonal sale," or "promotional pricing." For pricing page, use pricing-page-generator.

ClawHub Agent Skills автор: Kostja Zhang v1.1.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 844 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 5 дн назад

Когда пользователь хочет спланировать, внедрить или оптимизировать стратегию скидок и промо-цен.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторРазработкаТорговлятип 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
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 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 61/100

    • 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
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 85Шаги. Шагов: 41, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Результат и критерий готовности. Формат результата и критерий готовности описаны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1844 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 350 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 19 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward discount-marketing guidance skill with no code execution, network use, persistence, or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 16 сент. 2026 г.