AB kol-roi
Декодируйте эффективность KOL и авторов «черного ящика» — вычитайте возвраты, подозрительный трафик и клики ради показухи, чтобы оценить истинный вклад каждого автора в прибыль и получить отчет о прибылях и убытках, похожий на продление контракта. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь запускает несколько партнерских ссылок или промокодов на автора, должен решить, продлевать ли контракт или пересматривать условия с блогером или инфлюенсером, подозревает завышенный трафик, нуждается в чистой выручке (за вычетом возвратов) по автору или хочет получить истинную рентабельность инвестиций (а не ROAS, сообщаемый платформой) — даже если они просто говорят «кого из KOL стоит оставить» или вставляют неупорядоченный экспорт комиссий. Также активируйте при конфликтах атрибуции UTM против кода, списаниях, уменьшающих комиссию, и когортных окнах для повторных покупок от трафика автора. НЕ используйте для чистого роста подписчиков или контент-планов без привязки к заказам, только для метрик показухи одного поста или для юридического анализа контрактов без показателей эффективности.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Decode KOL and creator "black box" performance—strip refunds, suspicio…»
Decode KOL and creator "black box" performance—strip refunds, suspicious traffic, and vanity clicks to estimate each creator's true profit contribution and produce a renewal-style P&L view. Use this skill whenever the user runs multiple affiliate links or discount codes per creator, must decide whether to renew or renegotiate with a blogger or influencer, suspects inflated traffic, needs net-of-refund revenue by creator, or wants true ROI (not platform-reported ROAS)—even if they only say "which KOL is worth keeping" or paste a messy commission export. Also trigger on UTM vs code attribution conflicts, chargebacks clawing commission, and cohort windows for repeat purchases from creator traffic. Do NOT use for pure follower growth or content calendars with no order linkage, single-post vanity metrics only, or legal contract review without performance numbers.
Декодируйте эффективность KOL и авторов «черного ящика» — вычитайте возвраты, подозрительный трафик и клики ради показухи, чтобы оценить истинный вклад…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 14, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 977 токенов
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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
- +3Длина description 870: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.