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Get Started Free →커뮤니티 오프라인 행사를 카카오톡 단톡방과 스레드에서 판매하기 위한 세일즈 멘트 세트를 자동 생성하는 스킬. 행사 정보를 입력받아 선공개 공지, 개별 DM, 리스트 업데이트, 카운트다운, 중간 업데이트, 설문, 완판 공지 7단계 멘트를 채널별로 즉시 출력한다. 트리거: 행사 판매 멘트 만들어줘, 단톡 세일즈 문구, 티켓 판매 공지 써줘, 행사 홍보 문자, /event-sales-script
.claude/skills/bam-bam-2-event-sales-script/SKILL.md| Test case | Without → With | Effect | Δ tokens | Δ turns |
|---|---|---|---|---|
| case-02 | ✗→✓ | ▲ Improved | 27% | 0% |
| case-03 | ✗→✓ | ▲ Improved | 49% | 0% |
| case-05 | ✗→✓ | ▲ Improved | 123% | 0% |
| case-06 | ✗→✓ | ▲ Improved | 10% | 0% |
| case-07 | ✗→✓ | ▲ Improved | -11% | 0% |
실전 사례(행사 2026, 완판+대기자 29명)에서 추출한 7단계 프레임워크를 기반으로, 입력받은 행사 정보에 맞춘 채널별 판매 멘트 세트를 생성한다.
전략 원칙과 원문 사례는 references/framework.md 참고 — 채널 톤, 구성 공식, 실전 발화 예시 포함.
멘트 생성 전, 아래 정보를 묻는다. 사용자가 일부만 제공하면 나머지는 합리적으로 채워서 진행한다.
필수
- 행사명
- 날짜/장소
- 대상 (커뮤니티 이름 or "멤버들")
- 가격 구조 (단계가 있으면 전부: 슈퍼얼리버드 → 얼리버드 → 일반)
- 한정 수량
- 신청 방법 (계좌이체/링크/구글폼)
선택
- 행사 핵심 가치 한 줄 (없으면 행사명에서 추론)
- 주최자/운영자 이름 또는 페르소나
- 특별 혜택 (점심 포함, 굿즈, 책 패키지 등)정보 수집 후 아래 7단계를 카카오톡 단톡방과 스레드 버전으로 나눠 출력한다.
각 단계마다 다음 구조로 출력:
## STEP N. [단계명]
📍 발송 시점: [언제 보낼지]
### 카카오톡 단톡방
[실제 복사해서 쓸 수 있는 멘트]
### 스레드
[실제 복사해서 쓸 수 있는 멘트]| 단계 | 이름 | 발송 시점 | |------|------|-----------| | STEP 1 | 선공개 공지 | 판매 시작 당일 | | STEP 2 | 개별 DM (주도자용) | 공지 직후 30분 내 | | STEP 3 | 리스트 공개 + 업데이트 유도 | 첫 구매자 나온 직후 | | STEP 4 | 카운트다운 | 마감 D-1 또는 D-0 아침 | | STEP 5 | 중간 업데이트 | 판매 1~2주차 | | STEP 6 | 설문 + 경품 안내 | 행사 D-14~D-7 | | STEP 7 | 완판 공지 | 완판 직후 |
생성 후 사용자가 다음을 요청할 수 있다:
| Case | Status | Duration (ms) | Turns | Tokens | Tool calls | ||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | Without | With | Δ | ||
case-01 | fail→fail | 23,996 | 33,875 | +41% | 1 | 1 | 0% | 3,720 | 6,292 | +69% | 0 | 0 | — |
case-02 | fail→pass | 24,951 | 44,608 | +79% | 1 | 1 | 0% | 4,115 | 5,243 | +27% | 0 | 0 | — |
case-03 | fail→pass | 26,915 | 31,070 | +15% | 1 | 1 | 0% | 4,185 | 6,251 | +49% | 0 | 0 | — |
case-04 | fail→fail | 18,275 | 28,273 | +55% | 1 | 1 | 0% | 2,828 | 5,190 | +84% | 0 | 0 | — |
case-05 | fail→pass | 14,935 | 59,047 | +295% | 1 | 1 | 0% | 2,420 | 5,386 | +123% | 0 | 0 | — |
case-06 | fail→pass | 17,964 | 13,969 | -22% | 1 | 1 | 0% | 2,594 | 2,860 | +10% | 0 | 0 | — |
case-07 | fail→pass | 21,340 | 14,559 | -32% | 1 | 1 | 0% | 2,983 | 2,665 | -11% | 0 | 0 | — |
case-08 | fail→pass | 13,365 | 12,378 | -7% | 1 | 1 | 0% | 1,963 | 2,627 | +34% | 0 | 0 | — |
case-09 | fail→pass | 22,812 | 11,249 | -51% | 1 | 1 | 0% | 3,378 | 2,436 | -28% | 0 | 0 | — |
case-10 | fail→fail | 17,996 | 15,597 | -13% | 1 | 1 | 0% | 2,761 | 2,995 | +8% | 0 | 0 | — |
case-11 | pass→pass | 20,954 | 12,936 | -38% | 1 | 1 | 0% | 2,736 | 2,515 | -8% | 0 | 0 | — |
case-12 | fail→pass | 24,912 | 13,515 | -46% | 1 | 1 | 0% | 2,447 | 2,378 | -3% | 0 | 0 | — |
case-13 | pass→pass | 15,011 | 17,832 | +19% | 1 | 1 | 0% | 2,227 | 3,580 | +61% | 0 | 0 | — |
case-14 | pass→pass | 14,982 | 15,913 | +6% | 1 | 1 | 0% | 2,191 | 2,781 | +27% | 0 | 0 | — |
case-15 | pass→pass | 10,841 | 14,044 | +30% | 1 | 1 | 0% | 1,678 | 3,013 | +80% | 0 | 0 | — |
case-16 | fail→pass | 31,014 | 20,985 | -32% | 1 | 1 | 0% | 2,170 | 3,735 | +72% | 0 | 0 | — |
case-17 | pass→pass | 10,746 | 13,140 | +22% | 1 | 1 | 0% | 1,820 | 2,520 | +38% | 0 | 0 | — |
case-18 | pass→pass | 11,877 | 15,710 | +32% | 1 | 1 | 0% | 1,895 | 3,224 | +70% | 0 | 0 | — |
case-19 | pass→pass | 10,297 | 14,190 | +38% | 1 | 1 | 0% | 1,487 | 2,962 | +99% | 0 | 0 | — |
case-20 | pass→pass | 16,861 | 18,857 | +12% | 1 | 1 | 0% | 2,460 | 3,708 | +51% | 0 | 0 | — |
case-21 | pass→pass | 22,693 | 22,751 | +0% | 1 | 1 | 0% | 2,953 | 4,110 | +39% | 0 | 0 | — |
case-22 | pass→pass | 12,322 | 15,355 | +25% | 1 | 1 | 0% | 1,822 | 3,264 | +79% | 0 | 0 | — |
case-23 | pass→pass | 15,446 | 16,737 | +8% | 1 | 1 | 0% | 2,392 | 3,324 | +39% | 0 | 0 | — |
DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 23 cases were attempted. The headline lift of +39 percentage points is the difference between those two pass rates over the 23 comparable cases.
Without the skill loaded, the model failed this case. With it loaded, the same prompt on the same model passed. This is one improved case from the latest verified run; every case, including any that regressed, is in the table above.
Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.