AC resource-position-analysis
Анализ данных воронки конверсии для позиций фронтенд-ресурсов (баннеры, карточки, всплывающие окна) по измерениям показов, кликов и бизнес-конверсий. Разлагает колебания данных на вклад факторов с использованием метода последовательных подстановок, генерирует ключевые выводы и действенные рекомендации. Поддерживает сравнение день к дню, неделя к неделе и пользовательские периоды с перекрестным анализом нескольких позиций. Используйте, когда пользователь упоминает анализ позиций ресурсов, воронку конверсии, колебания показов/кликов/конверсий или 资源位分析、转化漏斗、波动归因、数据波动分析.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze conversion funnel data for frontend resource positions (banner…»
Analyze conversion funnel data for frontend resource positions (banners, cards, popups) from exposure, click, and business conversion dimensions. Decompose data fluctuations into factor contributions using Sequential Substitution method, generate key findings and actionable recommendations. Supports day-over-day, week-over-week, and custom period comparison with multi-position cross-analysis. Use when the user mentions resource position analysis, conversion funnel, exposure/click/conversion fluctuation, or 资源位分析、转化漏斗、波动归因、数据波动分析.
Анализ данных воронки конверсии для позиций фронтенд-ресурсов (баннеры, карточки, всплывающие окна) по измерениям показов, кликов и бизнес-конверсий.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog"
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
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 631 токенов
- 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 535 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.