oransim-causal-marketing-twin — скилл для Claude Code: обзор
Скилл запускает причинно-следственную симуляцию маркетинговых кампаний. Он оценивает окупаемость до старта и рассчитывает эффект от смены блогеров или бюджета.
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a claude-codeЧто делает oransim-causal-marketing-twin
Скилл связывает ассистента с движком Oransim для прогнозирования результатов продвижения. Модель опирается на каузальный граф из 64 узлов и 117 связей, отслеживая путь от распределения денег до покупок. Симуляция просчитывает распределение метрик ROI с доверительными интервалами P35, P50 и P65.
Внутри работают сценарии интервенций через оператор do(). Можно смоделировать замену инфлюенсера на третий день кампании или проверить ретроспективу, если бы весь бюджет ушёл на xhs вместо douyin. Расчёты опираются на нейронный процесс Хоукса и виртуальные профили потребителей.
Для работы потребуется развернуть локальный сервер бэкенда на порту 8001 через Python и Uvicorn. Без запущенного API скилл ничего не рассчитает. Для предварительных проверок предусмотрен режим заглушек LLM_MODE=mock.
Какие задачи решает
- Спрогнозировать окупаемость маркетинговой кампании до выделения бюджета
- Оценить эффект от замены блогера в середине запущенного промо
- Сравнить альтернативные варианты распределения расходов между площадками
- Проверить цепочки связей в каузальном графе перед запуском рекламы
Примеры запросов агенту
- Смоделируй ROI для кампании на 500000 CNY с распределением бюджета между xhs и douyin
- Что произойдёт с окупаемостью, если на третий день заменить kol_001 на kol_003?
- Проверь по каузальному графу, какие цепочки узлов связывают ad spend с покупками
Как установить oransim-causal-marketing-twin
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/oransim-causal-marketing-twin/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/oransim-causal-marketing-twin/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/oransim-causal-marketing-twin/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/oransim-causal-marketing-twin/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install reason-machines/trending-skills oransim-causal-marketing-twin2Вручную: положить файлы
.github/skills/oransim-causal-marketing-twin/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/reason-machines/trending-skills --path skills/oransim-causal-marketing-twinВручную: положить файлы
.devin/skills/oransim-causal-marketing-twin/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о oransim-causal-marketing-twin
Как установить oransim-causal-marketing-twin в Claude Code?
Выполните команду npx skills add reason-machines/trending-skills --skill oransim-causal-marketing-twin -a claude-code. Конфигурация запишется в ~/.claude/skills/oransim-causal-marketing-twin/SKILL.md.
Что делает oransim-causal-marketing-twin?
Скилл имитирует поведение потребителей и прогнозирует возврат инвестиций в маркетинг до реальных трат. Он позволяет запускать гипотетические сценарии с заменой креативов, площадок и блогеров.
Нужен ли платный ключ API для запуска симуляций?
Не обязательно. Движок поддерживает автономный режим LLM_MODE=mock, возвращающий детерминированные результаты без отправки запросов к платным языковым моделям.
