AB small-goods-loyalty-incentives
Разрабатывает и совершенствует программы лояльности клиентов и системы поощрений для прямых продаж/независимых магазинов, продающих небольшие товары с высокой частотой покупок (например, косметика, чехлы для телефонов, аксессуары, мелкие украшения, повседневные товары FMCG). Используйте, когда пользователь упоминает программу лояльности, баллы, уровни, вознаграждения, преимущества для участников, поощрения за повторные покупки, приветственный бонус, вознаграждения после покупки, реферальную программу, предложение на день рождения, предложения по возвращению клиентов, порог бесплатной доставки, коэффициент погашения, коэффициент повторных покупок, LTV, или хочет увеличить количество повторных покупок и удержание клиентов в категориях с низким средним чеком и высокой частотой повторных покупок — даже если явно не говорит "лояльность" или "поощрения". Выдает структурированный дизайн программы, календари поощрений и измеримые планы валидации, соответствующие лучшим практикам прямых продаж.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Designs and refines customer loyalty programs and incentive systems fo…»
Designs and refines customer loyalty programs and incentive systems for DTC/independent stores selling small, high-frequency products (e.g. cosmetics, phone cases, accessories, small jewelry, daily FMCG). Use whenever the user mentions loyalty program, points, tiers, rewards, member benefits, repeat purchase incentives, welcome bonus, post-purchase rewards, referral program, birthday offer, win-back offers, free-ship threshold, redemption rate, repeat rate, LTV, or wants to increase repeat purchases and customer retention for low-AOV high-repeat categories—even if they do not say "loyalty" or "incentives" explicitly. Output structured program design, incentive calendars, and measurable validation plans aligned with DTC best practices.
Разрабатывает и совершенствует программы лояльности клиентов и системы поощрений для прямых продаж/независимых магазинов, продающих небольшие товары с высокой…
Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 11. 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 75/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 64
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2871 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 744 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 64 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 99.