SKILLEMALL.ai

AD Exit Intent

Разрабатывайте стратегии всплывающих окон при уходе посетителей для ecommerce-сайтов, включая правила триггеров, типы предложений, варианты текстов и планы A/B-тестирования, которые возвращают уходящих посетителей без ухудшения пользовательского опыта или восприятия бренда.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Design exit-intent popup strategies for ecommerce sites including trig…»

Design exit-intent popup strategies for ecommerce sites including trigger rules, offer types, copy variants, and A/B testing plans that recover leaving visitors without degrading UX or brand perception.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 712 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Разрабатывайте стратегии всплывающих окон при уходе посетителей для ecommerce-сайтов, включая правила триггеров, типы предложений, варианты текстов и планы…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингИнфраструктураДизайнтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 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: 9, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Exit Intent) не совпадает с папкой (exit-intent)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 113
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3712 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 16 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 113 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only ecommerce marketing skill with expected privacy and store-configuration considerations, but no hidden code or unsafe behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.