BD Newsletter Generator
Создавайте привлекательные email-рассылки, которые подписчики действительно открывают и читают. 10 шаблонов рассылок: еженедельный дайджест, промоакции, приветственная серия, реактивация, запуск продукта, подборка ссылок, основанные на историях, интервью, кейс-стади и сезонные форматы. 50+ формул тем писем с бенчмарками показателей открываемости по отраслям. Структура контентных столпов для баланса советов, историй, предложений и контента сообщества. Руководство по оптимизации времени отправки с лучшими днями и временем для каждой отрасли. Стратегии сегментации подписчиков для целевых кампаний. Фреймворк A/B-тестирования тем писем и контента. Включает 3 реальных примера рассылок (SaaS, e-commerce, creator) и 3 скрипта Python. Для создателей рассылок, контент-маркетологов и бизнесов, которые хотят, чтобы подписчики действительно читали их письма.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create engaging email newsletters that subscribers actually open and r…»
Create engaging email newsletters that subscribers actually open and read. 10 newsletter templates: weekly digest, promotional, welcome series, re-engagement, product launch, curated links, story-driven, interview, case study, and seasonal formats. 50+ subject line formulas with open rate benchmarks by industry. Content pillars framework to balance tips, stories, offers, and community content. Send time optimization guide with best days and times per industry. Subscriber segmentation strategies for targeted campaigns. A/B testing framework for subject lines and content. Includes 3 real newsletter examples (SaaS, e-commerce, creator) and 3 Python scripts. For newsletter creators, content marketers, and businesses who want subscribers to actually read their emails.
Создавайте привлекательные email-рассылки, которые подписчики действительно открывают и читают.
Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Newsletter Generator) не совпадает с папкой (cofi-newsletter-gen)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 537 токенов
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 773 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.