SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB funnel-flow-architecture

Проектирование сквозных конверсионных потоков, соответствующих аудитории и этапу. От целевой страницы к лид-магниту, к последовательности подогрева, к предложению, к расширенным воронкам. Честность в отношении изолированных воронок (каждый инструмент отдельно), воронок «все в одном» (каждая аудитория проходит по одному пути) и согласованных воронок (архитектура, соответствующая аудитории и этапу). Триггеры: дизайн воронки, архитектура конверсии, маркетинговая воронка, воронка роста, архитектура жизненного цикла, дизайн последовательности подогрева, оркестровка многоинструментальных воронок. Также срабатывает, когда инструменты роста команды работают по отдельности, но не вместе, когда сегменты аудитории используют один путь подогрева или когда воронка проектируется с нуля.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Architecting cross-tool conversion flows that match audience and stage…»

Architecting cross-tool conversion flows that match audience and stage. Landing page to lead magnet to nurture sequence to offer to advanced funnels. Honest about silo-funnels (every tool standalone), kitchen-sink-funnels (every audience squeezed through one path), and matched-funnels (architecture matched to audience-and-stage) patterns. Triggers on funnel design, conversion architecture, marketing funnel, growth funnel, lifecycle architecture, nurture sequence design, multi-tool funnel orchestration. Also triggers when the team's growth tools are working individually but not together, when audience segments share one nurture path, or when a funnel is being architected from scratch.

rampstackco/claude-skills Agent Skills автор: rampstackco 10 файлов тело ≈ 5 316 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Проектирование сквозных конверсионных потоков, соответствующих аудитории и этапу.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: funnel-flow-architecture (rampstackco/claude-skills)

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5316 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_order"

Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5316 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 72
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 692 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 72 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (9 из 9)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.