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tonone-ai/tonone

Utilisez cette compétence pour structurer une page d'atterrissage, concevoir une mise en page orientée conversion ou planifier l'architecture informationnelle d'une page d'atterrissage.

Qu'est-ce que tonone ?

Cette compétence, `draft-landing`, assiste les agents IA dans la conception d'architectures informationnelles de pages d'atterrissage optimisées pour la conversion. Elle guide l'agent à travers un workflow structuré : identifier le type de produit, rechercher des motifs de page d'atterrissage et des informations sur le produit, valider chaque section avec le test « et alors ? » (so what?), et produire un ordre de section avec des marqueurs d'appel à l'action (CTA). Le résultat utilise un format de lignes de commande squelettique avec des indicateurs de sévérité unifiés et ne doit pas dépasser 40 lignes. Si le format CLI est dépassé, un rapport HTML complet est généré via `/atlas-report`. Cette compétence est conçue pour fonctionner avec des agents CLI et garantit que chaque section a un objectif de conversion clair, en évitant les anti-patrons courants comme placer le CTA principal en dessous de la ligne de flottaison ou ajouter des sections redondantes.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/tonone-ai/tonone/tree/HEAD/skills/draft-landing

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Documentation

draft-landing — Architecture d'information pour page d'atterrissage

Suivez le format de sortie défini dans docs/output-kit.md — maximum 40 lignes en CLI, squelette avec box-drawing, indicateurs de sévérité unifiés, prose compressée.

Quand l'utiliser

L'utilisateur a besoin d'une structure de page d'atterrissage, d'un ordre de sections ou d'une mise en page optimisée pour la conversion. Le type de produit est connu ou peut être découvert.

Workflow

  1. Identifier le type de produit à partir de la demande de l'utilisateur ou du contexte du projet
  2. Rechercher des motifs de page d'atterrissage :
    python3 -m draft_agent.uiux search --domain landing --query "{product_type}" --limit 3
    
  3. Rechercher le raisonnement produit pour le contexte d'audience et de conversion :
    python3 -m draft_agent.uiux search --domain product --query "{product_type}" --limit 3
    
  4. Valider chaque section avec le test « et alors ? » — chaque section doit mériter sa place
  5. Produire l'ordre des sections avec les marqueurs de placement des CTA

Format de sortie

┌─ Architecture d'information — {product_type} ────────────────────────────────┐
│ #  │ Section            │ Objectif                      │ CTA ?               │
├────┼────────────────────┼───────────────────────────────┼─────────────────────┤
│  1 │ {section_name}     │ {purpose}                     │ CTA principal       │
│  2 │ {section_name}     │ {purpose}                     │ —                   │
│  3 │ {section_name}     │ {purpose}                     │ CTA secondaire      │
│  … │ …                  │ …                             │ …                   │
└────┴────────────────────┴───────────────────────────────┴─────────────────────┘

Stratégie de conversion : {strategy}
Directives pour le texte du CTA : {cta_guidance}

Anti-patrons

  • Ne jamais sauter le test « et alors ? » par section — si une section ne peut pas y répondre, supprimez-la
  • Ne jamais ajouter de sections sans un objectif de conversion clair
  • Ne jamais placer le CTA principal en dessous de la ligne de flottaison sur le premier écran
  • Ne jamais structurer la page sans connaître l'audience principale et son travail à accomplir (job-to-be-done)

Livraison

Si la sortie dépasse le budget de 40 lignes CLI, invoquez /atlas-report avec les résultats complets. Le rapport HTML est la sortie. Le CLI est l'accusé de réception — en-tête de boîte, verdict d'une ligne, top 3 des résultats et le chemin du rapport. Ne jamais vider l'analyse dans le CLI.

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

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