SKILLEMALL.ai

AB affiliate-offer-angle-tester

Тестирует и ранжирует углы аффилированных предложений перед исходящим контактом или созданием контента. Используйте, когда пользователю нужно сравнить несколько позиционирующих углов для одного и того же продукта и выбрать тот, который с наибольшей вероятностью приведет к конверсии, не давая излишних обещаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Test and rank affiliate offer angles before outreach or content produc…»

Test and rank affiliate offer angles before outreach or content production. Use when the user needs to compare multiple positioning angles for the same product and choose the one most likely to convert without overpromising.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 435 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Тестирует и ранжирует углы аффилированных предложений перед исходящим контактом или созданием контента.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторИнфраструктураМаркетингПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
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: 3. 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 74/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 20
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 435 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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 6 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a narrow marketing-analysis skill made only of Markdown guidance and a template, with no code execution, credentials, persistence, or external access requested.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.