SKILLEMALL.ai

BD community-group-buying-acquisition-retention

Полный пакет навыков для привлечения клиентов и удержания пользователей в сфере совместных покупок. Охватывает матрицу каналов привлечения, стандартные операционные процедуры управления сообществами, систему сегментации пользователей, стимулы для повторных покупок, различия в стратегиях привлечения на разных платформах и сопутствующие инструменты. Применим для операторов платформ, управляющих организаторов совместных покупок. Не включает выбор товаров (модуль I), управление организаторами (модуль II).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«社区团购获客与用户留存全链路技能包。涵盖获客渠道矩阵、社群运营SOP、用户分层体系、复购激励、各平台获客策略差异及配套工具。适用于平台运营者…»

社区团购获客与用户留存全链路技能包。涵盖获客渠道矩阵、社群运营SOP、用户分层体系、复购激励、各平台获客策略差异及配套工具。适用于平台运营者、团长管理者。不含选品(模块一)、团长运营(模块二)。

ClawHub Agent Skills автор: nic-yuan v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 7 327 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Полный пакет навыков для привлечения клиентов и удержания пользователей в сфере совместных покупок.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
58
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7327 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "created_at"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "github_url"

Процессный рейтинг: все десять параметров 47/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (community-group-buying-acquisition-retention) не совпадает с папкой (03-acquisition-retention)
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7327 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 19
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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)
  • +3Длина description 97: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 32 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
  • +4Есть примеры (24 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 58.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a marketing guidance skill for community group-buying acquisition and retention, with privacy and anti-spam cautions users should apply before real outreach.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.