SKILLEMALL.ai

AC aes-conversion-rate-doctor

Диагностирует узкие места конверсии на страницах продуктов и в процессах оформления заказа, а затем предлагает конкретные, основанные на данных исправления, приоритизированные по ожидаемому влиянию на доход. Используйте, когда показатели добавления в корзину отстают от эталонных, завершение оформления заказа падает, или когда вам нужен структурированный аудит конверсии до или после запуска.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose conversion bottlenecks in product pages and checkout flows, t…»

Diagnose conversion bottlenecks in product pages and checkout flows, then prescribe specific, data-driven fixes prioritized by expected revenue impact. Use when add-to-cart rates lag benchmarks, checkout completion drops, or you need a structured pre-launch or post-launch conversion audit.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 923 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Диагностирует узкие места конверсии на страницах продуктов и в процессах оформления заказа, а затем предлагает конкретные, основанные на данных исправления…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, повторный запуск

АнализаторТорговляИнфраструктуратип 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
62/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 6. 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 62/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4923 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 92
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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

    • +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 290 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 27 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a plain-text ecommerce conversion audit guide that uses user-provided business metrics and page evidence, with no code execution or hidden install behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.