SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BF Win-Back Campaign

Разрабатывайте автоматизированные кампании по возвращению клиентов, нацеленные на ушедших клиентов, с персонализированными последовательностями повторного вовлечения через электронную почту, SMS и платную рекламу, используя сегментацию по давности для максимизации показателей реактивации и восстановленной выручки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design automated win-back campaigns targeting lapsed customers with pe…»

Design automated win-back campaigns targeting lapsed customers with personalized re-engagement sequences across email, SMS, and paid ads, using recency-based segmentation to maximize reactivation rates and recovered revenue.

ClawHub Hermes автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 5 158 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Разрабатывайте автоматизированные кампании по возвращению клиентов, нацеленные на ушедших клиентов, с персонализированными последовательностями повторного…

Как процесс F 34/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/output-template.md, references/segmentation-guide.md, references/channel-strategy-guide.md

ПроцедураМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
76/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
39
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
34/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/output-template.md, references/segmentation-guide.md, references/channel-strategy-guide.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
  3. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  4. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-long-hermes description 224 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5158 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/output-template.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/segmentation-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: references/channel-strategy-guide.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: assets/quality-checklist.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 34/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/output-template.md, references/segmentation-guide.md, references/channel-strategy-guide.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/output-template.md, references/segmentation-guide.md, references/channel-strategy-guide.md
  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 18, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Win-Back Campaign) не совпадает с папкой (win-back-campaign)
  • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5158 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 105
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

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 224 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 39.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a documentation-only marketing skill that is coherent with its stated win-back campaign purpose, though users should apply privacy controls before using customer data for ad targeting.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.