SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC marketing-mode

Режим маркетинга объединяет 23 комплексных маркетинговых навыка, охватывающих стратегию, психологию, контент, SEO, оптимизацию конверсии и платный рост. Используйте, когда пользователям нужна маркетинговая стратегия, копирайтинг, помощь с SEO, оптимизация конверсии, платная реклама или любая маркетинговая тактика.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Marketing Mode combines 23 comprehensive marketing skills covering str…»

Marketing Mode combines 23 comprehensive marketing skills covering strategy, psychology, content, SEO, conversion optimization, and paid growth. Use when users need marketing strategy, copywriting, SEO help, conversion optimization, paid advertising, or any marketing tactic.

Не рекомендуетсяживой прогон показал, что скилл не улучшает ответы моделей
ClawHub Agent Skills v1.0.0 5 файлов тело ≈ 4 226 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Режим маркетинга объединяет 23 комплексных маркетинговых навыка, охватывающих стратегию, психологию, контент, SEO, оптимизацию конверсии и платный рост.

Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингТексты и документыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
69/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
35
Модель справляется без скилла прогон на моделях: 81% со скиллом · 81% без скилла
Процессный рейтинг
C
52/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 5. 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 52/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4226 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 322, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • low Разделов верхнего уровня: 20. 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 275 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 96 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 322 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.

    Прогон на моделях · 10 сент. 2026 г.

    Со скиллом
    81%
    +0 п.п. к базе
    Без скилла (baseline)
    81%
    триггеры: +100% / −100%

    Модель справляется без скилла Модель справляется и без скилла: baseline 81%, со скиллом 81% (прирост < 10%) · 7 кейсов · $0.085

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed marketing assistant mode, with the main caution being that one install path uses a global npm package.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: suspicious