CB shopify-customer-retention-and-ltv
Используйте для запросов «каков наш коэффициент повторных покупок», «возвращаются ли клиенты», «какая кампания привлекает клиентов, которые покупают снова», «какова пожизненная ценность нашего клиента», «как скоро будет второй заказ», «остаются ли клиенты, получившие скидку», «ухудшаются ли наши когорты» или «сколько дохода приходится на повторных клиентов» — даже когда пользователь никогда не говорит «удержание» или «когорта». Используйте, когда решение заключается в том, куда вкладывать деньги на привлечение, или когда нужно определить время отправки писем для удержания. Только для Shopify.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for "what's our repeat rate", "do customers come back", "which cam…»
Use for "what's our repeat rate", "do customers come back", "which campaign brings customers who buy again", "what's our customer lifetime value", "how long until the second order", "do discounted customers stick around", "are our cohorts getting worse", or "how much revenue comes from repeat customers" — even when the user never says "retention" or "cohort". Use when the decision is where acquisition money goes, or when retention email timing needs a number. Shopify only.
Используйте для запросов «каков наш коэффициент повторных покупок», «возвращаются ли клиенты», «какая кампания привлекает клиентов, которые покупают снова»…
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В тексте есть фразы вроде «игнорируй предыдущие инструкции» или «теперь ты…». Это попытка перехватить управление агентом: он может нарушить ваши правила, системные ограничения или политику компании.
Такие фразы не нужны честному скиллу: сформулируйте роль и правила прямо, без отмены чужих инструкций. Иначе сканеры каталогов и корпоративные фильтры заблокируют публикацию.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Подмена инструкций
en-ignore-previousSKILL.md:326Фраза-перехват ("ignore previous instructions") (в кавычках — упоминание, а не команда)code called "ignore previous instructions" is a string of text.
в кавычках
Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5988 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 68/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5988 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +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
- +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 477 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.