AB multi-sku-copurchase-bundles
Анализируйте исторические заказы на предмет закономерностей совместных покупок нескольких SKU, количественно оценивайте силу ассоциации между SKU и создавайте высококонверсионные рекомендации по комплектам и «часто покупаемые вместе» (FBT), включая логические цепочки «если купил А, то предложи Б», копии скидок и хуки для оформления заказа. Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь упоминает увеличение среднего чека (AOV), дизайн комплектов, модули FBT, перекрестные продажи на основе данных заказов, правила в стиле анализа рыночной корзины, «что подобрать к товару X», приложения для комплектов Shopify или хочет получить коэффициенты ассоциации из экспорта — даже если он просто говорит «клиенты, которые покупают это, также покупают…» или вставляет CSV с позициями в заказе. Также активируйте для блоков комплектов на PDP, логики допродаж в корзине и планирования оптовых комплектов на основе истории покупок. НЕ используйте для расчета стоимости одного SKU без анализа корзины, чистого креативного нейминга без данных о заказах или методологии, или юридической/нормативной проверки комплектов регулируемых продуктов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Mine historical orders for multi-SKU co-purchase patterns, quantify as…»
Mine historical orders for multi-SKU co-purchase patterns, quantify association strength between SKUs, and produce high-converting bundle and Frequently-Bought-Together (FBT) recommendations—including "if buy A then suggest B" logic chains, discount copy, and checkout hooks. Use this skill whenever the user mentions raising AOV, bundle design, FBT modules, cross-sell from order data, market-basket style rules, "what to pair with SKU X," Shopify bundle apps, or wants association coefficients from exports—even if they only say "customers who buy this also buy…" or paste a line-items CSV. Also trigger on PDP bundle blocks, cart upsell logic, and wholesale kit planning from purchase history. Do NOT use for single-SKU costing with no basket analysis, pure creative naming with no order data or methodology, or legal/compliance review of regulated product bundles.
Анализируйте исторические заказы на предмет закономерностей совместных покупок нескольких SKU, количественно оценивайте силу ассоциации между SKU и создавайте…
Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 9
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 948 токенов
- medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
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
- +3Длина description 868: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.