SKILLEMALL.ai

AC ecommerce-marketing-strategy-builder

Полноценный конструктор стратегии маркетинга электронной коммерции. Анализирует ваш продукт, рынок и конкурентов, а затем создает комплексный омниканальный маркетинговый план, охватывающий платную рекламу, SEO, email/SMS, контент-маркетинг, социальные сети, партнерство с инфлюенсерами и реферальные программы. Включает профиль целевой аудитории, анализ конкурентной среды, приоритизацию каналов с распределением бюджета, направление контента и 90-дневный план действий. Работает для любой платформы электронной коммерции — Shopify, Amazon, Etsy, WooCommerce, TikTok Shop и других. Ключ API не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full-stack e-commerce marketing strategy builder. Analyzes your produc…»

Full-stack e-commerce marketing strategy builder. Analyzes your product, market, and competitors, then builds a complete omnichannel marketing plan covering paid ads, SEO, email/SMS, content marketing, social media, influencer partnerships, and referral programs. Includes target audience persona, competitive landscape, channel prioritization with budget allocation, content direction, and a 90-day action plan. Works for any e-commerce platform — Shopify, Amazon, Etsy, WooCommerce, TikTok Shop, and more. No API key required.

ClawHub Agent Skills автор: Henk Nie v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 411 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Полноценный конструктор стратегии маркетинга электронной коммерции.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияShopifyWordPressGitHubМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4411 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 67
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 528 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 21 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is an instruction-only e-commerce marketing planning skill with no hidden execution, credential use, persistence, or account-control behavior found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.