SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF churn-prevention

Используйте, когда пользователь хочет снизить отток, создать потоки отмены подписки, настроить предложения по сохранению клиентов, восстановить неудачные платежи или внедрить стратегии удержания. Также используйте, когда пользователь упоминает "отток", "поток отмены", "офбординг", "предложение сохранить", "взыскание задолженности", "восстановление неудачных платежей", "возврат", "удержание", "опрос при уходе", "приостановить подписку", "непроизвольный отток", "люди продолжают отменять подписку", "слишком высокий уровень оттока", "как удержать пользователей" или "клиенты уходят". Используйте это всякий раз, когда кто-то теряет подписчиков или хочет создать системы для предотвращения этого. Для email-последовательностей возврата после отмены см. email-sequence. Для платных стен в приложении см. paywall-upgrade-cro.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to reduce churn, build cancellation flows, set up…»

When the user wants to reduce churn, build cancellation flows, set up save offers, recover failed payments, or implement retention strategies. Also use when the user mentions 'churn,' 'cancel flow,' 'offboarding,' 'save offer,' 'dunning,' 'failed payment recovery,' 'win-back,' 'retention,' 'exit survey,' 'pause subscription,' 'involuntary churn,' 'people keep canceling,' 'churn rate is too high,' 'how do I keep users,' or 'customers are leaving.' Use this whenever someone is losing subscribers or wants to build systems to prevent it. For post-cancel win-back email sequences, see email-sequence. For in-app upgrade paywalls, see paywall-upgrade-cro.

ClawHub Agent Skills автор: Arda v1.0.0 MIT-0 5 файлов тело ≈ 4 264 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте, когда пользователь хочет снизить отток, создать потоки отмены подписки, настроить предложения по сохранению клиентов, восстановить неудачные…

Как процесс F 50/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../tools/integrations/posthog.md, ../../tools/REGISTRY.md

ГенераторИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
50/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../tools/integrations/posthog.md, ../../tools/REGISTRY.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
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: churn-prevention (ClawHub)

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../tools/integrations/posthog.md
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../tools/REGISTRY.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 50/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../tools/integrations/posthog.md, ../../tools/REGISTRY.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 2 файла(ов): ../../tools/integrations/posthog.md, ../../tools/REGISTRY.md
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4264 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 81, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Тестов 6, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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 655 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 33 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 81 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a narrow engineering guidance skill for Convex data-retention work, with no executable code or hidden data access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 3 июл. 2026 г.