AB ecommerce-growth-strategy
Советник по стратегии роста электронной коммерции. Диагностирует текущее состояние бизнеса, используя юнит-экономику (CAC, LTV, AOV, маржа вклада), определяет наиболее влиятельные возможности для роста по 5 рычагам (трафик, конверсия, AOV, удержание, расширение) и строит приоритизированный 90-дневный план роста. Использует матрицу Ансоффа, адаптированную для электронной коммерции, для оценки проникновения на рынок, расширения каналов, расширения продуктовой линейки и выхода на новые рынки. Включает оценку готовности к многоканальности (Amazon, Walmart, TikTok Shop, Etsy, DTC/Shopify/Shopify) и анализ расширения продуктовой линейки. Ключ API не требуется. Используйте, когда: (1) планируете следующий этап роста электронной коммерции, (2) решаете, стоит ли расширяться на новые каналы или продукты, (3) диагностируете причины замедления роста, (4) определяете приоритеты того, что нужно исправить или построить дальше.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«E-commerce growth strategy advisor. Diagnoses current business health…»
E-commerce growth strategy advisor. Diagnoses current business health using unit economics (CAC, LTV, AOV, contribution margin), identifies the highest-impact growth opportunities across 5 levers (traffic, conversion, AOV, retention, expansion), and builds a prioritized 90-day growth roadmap. Uses the Ansoff Matrix adapted for e-commerce to evaluate market penetration, channel expansion, product expansion, and new market entry. Includes multichannel readiness assessment (Amazon, Walmart, TikTok Shop, Etsy, DTC/Shopify/Shopify) and product line expansion analysis. No API key required. Use when: (1) planning next phase of e-commerce growth, (2) deciding whether to expand to new channels or products, (3) diagnosing why growth has stalled, (4) prioritizing what to fix or build next.
Советник по стратегии роста электронной коммерции.
Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
body-longтело SKILL.md ≈ 5282 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100
- 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
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5282 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 139
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 789 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 32 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 139 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (12 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.