Prompt gallery
Prompts
promptsPage.hero.subtitle
MCP-ready prompts touch real registry/event data once @gurulu/mcp-server is installed. AI-layer (Phase 2) prompts are on the roadmap — copy them now, be ready.
50 prompts
MCP-readyDeveloper
Add a new event to the registry
@gurulu I want to add a new event. First call list_events to check for collisions, then add_event with this contract: Event: {{event_key}} Class: {{interaction|intent|outcome}} Owning team: {{team_name}} Trigger location: {{trigger_location}} Required properties: - {{required_property_1}}: {{type}} - {{required_property_2}}: {{type}} Optional properties: - {{optional_property_1}}: {{type}} Enforce snake_case. Summarize the contract back to me before adding.
#registry#mcp
MCP-readyDeveloper
Generate a typed event tracker
@gurulu Generate a TypeScript wrapper for these registry events: {{event_keys}} - One function per event (e.g. trackSignupCompleted()) - Required fields required, optional optional - JSDoc with the registry description and a sample payload - Works against both @gurulu/web and @gurulu/node Return a single copy-pasteable file: events.gen.ts
#registry#codegen
MCP-readyDeveloper
Debug a missing production event
@gurulu This event is not showing up in production: {{event_key}} Check in order: 1. Is it defined in the registry? (validate_event) 2. Did it land in ingestion in the last hour? (event-health) 3. If it did, was it quarantined or rejected? Why? 4. Could the current consent state be blocking it? 5. If a webhook is involved, give me the last dispatches + error rate. List findings by priority and propose a fix.
#pipeline#debug
MCP-readyDeveloper
Write and simulate an attribution policy
@gurulu Let's author a new attribution policy for {{tenant_or_workspace}}. Context: {{free_text_business_context}} Outcome event: {{outcome_event_key}} Touchpoint events: {{touchpoint_event_keys}} Lookback: {{14d|30d|90d}} Model: {{first_touch|last_touch|linear|time_decay|position_based|data_driven}} Return the policy as JSON with provenance trace enabled. Simulate it across 3 sample touchpoint paths before applying.
#attribution
MCP-readyDeveloper
Wire contract drift checks into CI
@gurulu Propose a CI workflow for this repo: on every PR, run `gurulu validate` so any event call that doesn't match the registry contract fails the PR. Branch: {{main}} Package manager: {{bun|pnpm|npm}} CI: {{github_actions|gitlab|circle}} Give me the YAML + the secrets needed (GURULU_API_KEY, GURULU_PROJECT_REF). Show a dry-run first.
#ci#registry
MCP-readyDeveloper
Audit a specific user's consent state
@gurulu Run a consent audit for this user: person_id or anonymous_id: {{id}} Return: - Latest GCM v2 decision (analytics_storage, ad_storage, ad_user_data, ad_personalization) - Decision-change history (when, from which channel) - DSR export / forget request history - Which events are currently blocked given their consent Is there anything to fix under GDPR / CCPA / KVKK?
#consent#gdpr
MCP-readyDeveloper
Identity merge — dry-run first
@gurulu Dry-run a merge BEFORE applying it: Source anonymous_id: {{anon_id}} Target person_id: {{person_id}} Report: - Timeline after merge (how many events combine) - 3-level confidence score - Property conflicts (e.g. two different emails) - Proposed ledger entry description - Reversibility plan (how we roll back if wrong) Do not perform the real merge without my approval.
#identity
AI layer · P2Developer
Generate webhook verifier integration tests
@gurulu/node webhook verifier — generate an integration test suite: Provider: {{stripe|shopify|lemonsqueezy|custom}} Framework: {{hono|express|fastify}} Test runner: {{bun_test|vitest|jest}} Coverage: - Valid signature → 200 + event consumed - Invalid signature → 401, no replay - Stale timestamp (>5min) → reject - Body tampering → reject - Same event twice (dedup) Single file, with mock fixtures.
#webhook#sdk-server
MCP-readyDeveloper
Author an anomaly health rule
@gurulu Set up an anomaly health rule for {{event_key}}: Metric: {{volume|unique_users|payload_size|missing_required_fields_rate}} Window: {{1h|6h|24h}} Expected deviation: {{stddev|percent}} Alert severity: {{info|warn|critical}} Notification channel: {{discord|email|slack|webhook}} Pull the last 14 days as baseline, propose the threshold, and show me before saving.
#health#anomaly
MCP-readyDeveloper
Spin up a workspace + invite the team
@gurulu Set up a new workspace: Tenant: {{tenant_slug}} Workspace name: {{workspace_name}} Environment: {{development|staging|production}} Region: {{eu_falkenstein|eu_helsinki}} Invite: - {{email_1}} → {{owner|admin|member|viewer}} - {{email_2}} → {{role}} Initial seed: {{industry_pack: ecommerce|saas|gambling|media|finance}}. Create workspace + memberships + magic-link invites in one go, confirm the audit log entries.
#onboarding
AI layer · P2Marketer
Weekly channel performance summary
@gurulu Summarize last week (Mon-Sun, {{week_range}}) for marketing: - Outcome event: {{outcome_event_key}} - Compare against: previous week + 4-week average - Break down by: channel × campaign × device - Top 3 risers, top 3 fallers - Anomaly note for any spike / dip - 3 paste-ready Slack action recommendations Format numbers cleanly.
#report#weekly
MCP-readyMarketer
Cross-model attribution comparison
@gurulu For the last {{30d|90d}}, compare 5 attribution models against the same outcome: Outcome: {{outcome_event_key}} Scope: {{tenant_or_workspace}} Models: last_touch, first_touch, linear, time_decay, data_driven Table: | Channel | Last | First | Linear | Time-decay | Data-driven | Comment on which model flatters which channel. End with one data-grounded recommendation.
#attribution
MCP-readyMarketer
Highest-converting channels & creatives
@gurulu For the last {{30d}}, surface the highest-converting sources: Outcome: {{outcome_event_key}} Min touchpoints: {{50}} Dimensions: utm_source × utm_medium × utm_campaign × utm_content Metrics: count, conversion rate, avg time-to-outcome, median revenue (if available). Top 10 + bottom 5 as separate lists. Flag rows with low sample as low-confidence.
#channels
MCP-readyMarketer
UTM coverage audit
@gurulu Run a UTM coverage report for the last {{14d}}: - % of sessions missing utm_source + their top referers - Most-used utm_campaigns and the channels they show up on - Spelling variants of the same campaign (Spring_Sale vs spring-sale) - 3 hypotheses for what's hiding inside '(direct)' traffic Sort by fix priority — big-loss first, cosmetic last.
#utm#health
AI layer · P2Marketer
Copy variants for the highest-converting flow
Identify the highest-converting step on {{flow_or_landing_url}} and write 5 alternative headlines + 3 CTAs. Audience: {{audience_short_description}} Brand tone: {{terminal|plain|friendly}} Banned words: {{list_optional}} For each variant, parenthesize the pain it targets. Recommend which one to A/B first.
#copy
AI layer · P2Marketer
Quarterly board slide draft
Board deck for {{quarter — Q3 2026}}: - Primary outcome: {{outcome_event_key}} - vs last quarter and vs start of year - 3 wins, 2 misses (with evidence and numbers) - Plan vs actual - 3 priorities for next quarter Output: 6 slide titles + 3 bullets each + speaking notes. Friendly to CFOs but no polish on the numbers.
#report#board
AI layer · P2Marketer
Explain a traffic drop
Last week {{paid_search|paid_social|organic}} traffic dropped {{X}}%. Enumerate possible causes: - Budget / campaign pause - Bidding change (CPC spike?) - Creative fatigue (rising frequency) - Broken UTMs - Server / CDN / landing perf (event-health rage_click) - Seasonality / event calendar Pull evidence for each. Start with the top 3 most likely.
#anomaly
MCP-readyMarketer
Landing-page behavior audit
@gurulu For the last {{30d}}, report on {{landing_url}}: - Pageview count - Scroll-depth distribution (25 / 50 / 75 / 100) - Rage_click frequency - Form_started → form_submitted conversion rate - Top 10 outbound click destinations - Bounce by source Recommend 3 concrete fixes: copy, layout, performance — which is priority?
#landing#bounce
MCP-readyGrowth
Funnel drop-off analysis
@gurulu Build this funnel: 1. {{step_1_event_key}} 2. {{step_2_event_key}} 3. {{step_3_event_key}} 4. {{step_4_event_key}} 5. {{outcome_event_key}} Window: {{7d|14d|30d}} · Cohort: {{new_users|returning|all}} Return: - Per-step conversion + drop-off - The step with the biggest drop - Most common failure pattern at that step (form_validation_error, payment_declined…) - Mobile vs desktop split Write one hypothesis for the drop.
#funnel
MCP-readyGrowth
Cohort retention — biggest drop
@gurulu Weekly cohort retention table: Cohort definition: {{first_seen_week}} Retention event: {{retention_event_key}} Weeks observed: 8 Return: - Table (cohort × W0..W8) - Which cohort dropped sharply? In which week? - That cohort's acquisition source - How it differs from a 'healthy' cohort Recommend whether this looks like a product issue or an acquisition issue.
#cohort#retention
AI layer · P2Growth
Find the activation moment in data
Which event or event-chain correlates most strongly with retention? Retention proxy: {{day_7_return | day_28_return}} Candidate events: {{event_keys_optional}} Return: - Strongest correlate: event or event_count ≥ N - Correlation ≠ causation caveat + a counterfactual to consider - A one-sentence 'aha-moment' candidate - Suggested onboarding action to pull users toward it Add a sample-size warning.
#activation
AI layer · P2Growth
Turn an observation into an experiment hypothesis
Turn this observation into a Lean experiment hypothesis: Observation: {{plain_text_observation}} Affected metric: {{metric_name}} Return: - Hypothesis ('if … then … because …') - Minimum detectable effect (MDE) - Required sample size (alpha 0.05, power 0.8) - Estimated duration given current traffic - 2 guardrail metrics If sample is short, narrow the hypothesis.
#experiment
AI layer · P2Growth
Surface a churn signal
Identify users who haven't returned in {{X}} days, then mine the last 7 days before they left for shared patterns: - Events that dropped most vs the prior week - 'Near-exit' events (error_shown, payment_failed, support_ticket_opened) - Plan / tier breakdown - Onboarding step skipped in the first 24h Draft a re-engagement segment and tell me how many users it covers.
#churn
MCP-readyGrowth
Build a re-engagement segment
@gurulu Build and name this segment: Name: {{segment_name}} Definition: users who did {{trigger_event_key}} in the last {{30d}} but did NOT do {{exclude_event_key}} Property filter: {{country_in: TR,DE}} and plan_tier = {{free}} Min outcome: {{outcome_event_key}} ≥ 1 Prepare it for {{crm|ads}} destinations. Tell me the count, save the manifest.
#audience
MCP-readyGrowth
North-star — 90-day trend
@gurulu North-star: {{north_star_metric}} Return: - 90-day weekly series - Last 4-week average vs prior 4-week average - Trend: up / down / flat - Major breakpoints (deploys, campaigns, external events) - 95% confidence interval Project 30/60/90 days linearly under 'if this trend continues'.
#metric
AI layer · P2Growth
A/B test statistical read
Analyze this A/B result: Control: n={{n_control}}, conversions={{c_control}} Variant: n={{n_variant}}, conversions={{c_variant}} Primary metric: {{metric_name}} Alpha 0.05, two-sided. Return: - Lift (% and absolute) - p-value - 95% confidence interval - Significant or not, why - Peeking-penalty warning - Decision: ship / kill / continue Run a sample ratio mismatch (SRM) check too.
#experiment#stats
AI layer · P2Founder
Morning brief — what happened yesterday
Yesterday's summary, readable in 3 minutes:
- 3 core outcome event totals + prior 7-day average
- The one anomalous event (if any) + raw count
- New health rule alerts
- Yesterday's top rising and top falling channel
- Open DSR / forget request count
One sentence per bullet. Tag anything that needs action 'TODAY'.#daily
MCP-readyFounder
Health across all integrations
@gurulu Sweep every active integration:
- SDK web: last 24h volume, error rate, version split
- SDK server: same + webhook dispatch error rate
- Webhook providers (Stripe / Shopify / LS / Custom): last 100 dispatches, failure %
- CAPI destinations (Meta / Google Ads / EMQ): dedup match rate
- AI layer: model fallback count, latency p95
Red flags first. One-line action per item.#health
AI layer · P2Founder
Outcome-driven revenue summary
Last 30 days — outcome-driven revenue summary: Outcome event: {{outcome_event_key}} Currency: {{TRY|EUR|USD}} - Total: net + refunds - vs prior 30 days - Top 5 customers by value (anon ID + amount) - New vs renewal split - Refund rate + top 5 reasons Top-line only — don't confuse with burn.
#outcome#revenue
MCP-readyFounder
Data-quality audit
@gurulu Run a data-quality audit for the last {{7d}}: - Quarantine / reject count + top 10 reasons - Missing required-field patterns (event_key × field) - Duplicate count (dedup hits) - Identity confidence distribution (low / medium / high %) - Schema drift warnings - Pending conflicting person-merge suggestions Sort by volume first, then by persistent pattern.
#quality
MCP-readyFounder
This month vs last month
@gurulu Compare this month ({{month_year}}) to last month: Outcome event: {{outcome_event_key}} - Total + % change - Weekly curve (both months together) - 3 most-changed channels (up + down) - New big customer / segment won or lost - vs same period last year (if available) No bold claims — say what the data says.
#compare#monthly
AI layer · P2Founder
What changed materially this week
Pull everything that changed materially last week into one list:
- Outcome events with ±2σ or ±15% deviation
- Registry events added or removed
- Unusual jumps in the identity merge ledger
- New health rule alerts
- New destination / CAPI connection
- DSR forget backlog
1 line per item with a 'why it matters' parenthetical. Max 10 items.#anomaly#weekly
AI layer · P2Founder
Investor update draft
Draft an investor update for {{month_year}}: - TL;DR (3 bullets, top line is the most important number) - Community + product metrics: {{north_star}}, MRR/ARR, customer count, NPS - Wins + learnings this month - Open asks — what can the investor help with? - 3 priorities for next month No number chasing. If we dropped somewhere, say why and what the plan is.
#investor
AI layer · P2Founder
Anomaly explanation
Explain the {{event_or_metric}} anomaly on {{date}}: - Magnitude (absolute + % vs baseline) - Any other anomalous signals at the same time (deploy, ad spike, downstream service) - Top 3 likely causes - Data error vs real — what evidence - 2 queries to run for verification This will be used for a board / investor summary — keep it short and honest.
#anomaly
MCP-readyMarketer
بناء جمهور عالي القيمة من مجموعة RFM
@gurulu أنشئ جمهور M24 من مجموعة RFM وادفعه إلى وجهة: المجموعة المصدر: {{cohort_id}} مرشح شريحة RFM: {{rfm_segment}} الوجهة المستهدفة: {{destination_id}} - استخرج أعلى 10% من {{cohort_id}} حسب درجة monetary - خذ التقاطع مع {{rfm_segment}} (مثل champions، loyal، at_risk) - جسّد الجمهور مع provenance trace (أي الأحداث أهّلت كل شخص) - المزامنة إلى {{destination_id}} (Meta CAPI / Google Ads / webhook) - أرني عدد eligible مقابل pushed + 5 أعضاء عينة قبل التفعيل.
#M24#audience#rfm
AI layer · P2Growth
جمهور قائم على السلوك (نشط آخر 30 يوم)
ابنِ قالب جمهور M24 سلوكي: الحدث المؤهِّل: {{event_key}} نافذة الاسترجاع: {{lookback_days}} يوم مرشحات الخصائص: {{property_filters}} مثال: الأشخاص الذين أطلقوا {{event_key}} خلال آخر {{lookback_days}} يوم وتنطبق عليهم {{property_filters}} (مثل plan=pro AND completed_onboarding=true). - الناتج: تعريف جمهور بصيغة JSON جاهز لـ M24 builder - قدّر حجم الجمهور + 3 استراتيجيات توسّع lookalike - اقترح نوع الوجهة الأنسب (paid retargeting مقابل lifecycle email) - لاحظ أي قيود consent أو GCM v2 يجب تطبيقها قبل المزامنة.
#M24#audience#behavior
MCP-readyFounder
جمهور B2B على مستوى الحساب لتواصل CSM
@gurulu ابنِ جمهور M24 على مستوى الحساب لتواصل CSM / enterprise: قائمة معرفات الحسابات: {{account_id_list}} مرشح الطبقة: {{tier_filter}} - اجمع person → account عبر معرّف الشركة في مساحة العمل - صفّ الحسابات ضمن {{tier_filter}} (مثل enterprise، mid-market) - أظهر إشارات الصحة لكل حساب (آخر تسجيل دخول، اتجاه MAU، حجم تذاكر الدعم) - جمّع حسب مالك CSM إن توفّر - الناتج: جدول جاهز لـ CSV + ملخص ملائم لـ Slack لفريق CSM.
#M24#audience#b2b
AI layer · P2Developer
أتمتة جمهور Churn-risk
أتمتة جمهور churn-risk (M24) يُفعَّل عند انخفاض التفاعل: المقياس المتراجع: {{declining_metric}} العتبة: {{threshold}} Webhook للإشعار: {{webhook_url}} - قارن {{declining_metric}} في آخر 7 أيام مع 7 أيام قبلها لكل شخص - أضف إلى الجمهور إذا تجاوز التراجع {{threshold}} (مثل -50%) - عند تغيّر العضوية، أرسل POST إلى {{webhook_url}} مع توقيع HMAC - الإزالة تلقائياً عند عودة المقياس فوق العتبة - ضع حاجز أمان: أوقف الأتمتة إذا تجاوز حجم الجمهور 5% من MAU.
#M24#audience#churn
MCP-readyMarketer
إعداد Meta CAPI لأول مرة، خطوة بخطوة
@gurulu اشرح لي توصيل وجهة M25 Meta CAPI من الصفر: Pixel ID: {{pixel_id}} Access token: {{access_token}} الجمهور المستهدف: {{audience_id}} 1. تحقق من {{access_token}} مع Marketing API + أكّد ملكية البكسل 2. اربط أحداث outcome الخاصة بنا بأحداث Meta القياسية (Purchase، Lead، CompleteRegistration) 3. اضبط deduplication (event_id + event_time + fbp/fbc) 4. أرسل 3 أحداث اختبار من sandbox، وأكّدها في Events Manager 5. حوّل مزامنة {{audience_id}} إلى live + أرني match rate أول ساعة.
#M25#destinations#meta
MCP-readyGrowth
إعداد Google Ads OAuth + Customer Match
@gurulu اضبط وجهة M25 Google Ads Customer Match: Customer ID: {{customer_id}} User list ID: {{user_list_id}} Developer token: {{developer_token}} - شغّل تدفق OAuth مع حفظ refresh-token - أكّد مستوى وصول {{customer_id}} (standard مقابل basic) - قبل الرفع، هاش الـ PII (email، phone) بـ SHA-256 + التطبيع - ادفع الدفعة الأولى إلى {{user_list_id}}، وأبلغ عن match rate لكل نوع معرف - جدول مزامنة تدريجية كل 6 ساعات + تنبيه إذا انخفض match rate تحت 40%.
#M25#destinations#google-ads
AI layer · P2Developer
تكامل Webhook بنمط HMAC
أنشئ وجهة M25 webhook مع تحقق HMAC: Webhook URL: {{webhook_url}} Shared secret: {{secret}} شكل الـ payload: {{payload_shape}} - وقّع كل POST بـ `HMAC-SHA256(secret, body)` ضمن ترويسة `X-Gurulu-Signature` - أضف `X-Gurulu-Timestamp` (Unix ms) وارفض الإعادة الأقدم من 5 دقائق - طابق {{payload_shape}} الذي يتوقعه النظام المستقبل - Retry: 5 محاولات بتراجع أسي (1s، 5s، 30s، 2m، 10m) - بعد 5 إخفاقات، انقل إلى dead-letter وأبلغ مالك مساحة العمل.
#M25#destinations#webhook
MCP-readyFounder
أفضل ممارسات ربط الجمهور بالوجهة
@gurulu اربط جمهور M24 بوجهة M25 بشكل نظيف: الجمهور: {{audience_id}} نوع الوجهة: {{destination_kind}} تردد المزامنة: {{sync_frequency}} - اختر الإيقاع المناسب لـ {{destination_kind}}: realtime CAPI مقابل hourly batch مقابل daily CSV - اربط provenance: ليبقى الحدث المؤهِّل لكل شخص ضمن الصف المُزامَن - ضع حواجز rate-limit (لا تتجاوز الحصة اليومية للوجهة) - أضف مراقبة: تنبيه إذا تجاوز تأخر المزامنة 2x {{sync_frequency}} أو نسبة الخطأ 2% - وثّق خطة tear-down لقطع الاتصال بنظافة أثناء الحوادث.
#M25#destinations#sync
AI layer · P2Marketer
تخصيص ملخص الصباح حسب قطاعك
خصص ملخص M27 الصباحي لـ {{sector}}: القطاع: {{sector}} (مثل ecommerce، saas، gambling، media، finance) مقاييس التركيز: {{focus_metrics}} النبرة: {{tone}} (مثل terminal، plain، friendly) - استبدل 'sessions / signups' العامة بـ KPI أصلية للقطاع ({{focus_metrics}}) - نسّق الأرقام بالطريقة التي يتوقعها مشغّلو {{sector}} (GMV مقابل ARR مقابل handle/hold) - ابدأ بحالة شذوذ واحدة تستحق ردة فعل، واختم بسؤال واحد يستحق الطرح - حافظ على نبرة {{tone}}، بلا زخرفة تسويقية، بلا تحفّظ - احفظ الملخص المخصص كافتراضي لمساحة العمل.
#M27#ai-layer#summary
AI layer · P2Developer
تدفق عمل تحقيق الشذوذ
@gurulu حقّق في شذوذ M27 هذا من البداية للنهاية: Alert ID: {{alert_id}} Event key: {{event_key}} Severity: {{severity}} 1. اسحب نافذة baseline ونافذة الشذوذ لـ {{event_key}} 2. فكّك حسب source × campaign × device × geo لإيجاد أكبر مساهم 3. اربط مع deploys وتغييرات registry وأخطاء destination في النافذة نفسها 4. استبعد مشاكل جودة البيانات (قفزة quarantine؟ فشل dedup؟ موجة دمج identity؟) 5. اطرح 3 فرضيات مرتّبة + استعلامين SQL للتحقق من كل واحدة 6. اقترح إجراءً حسب {{severity}} (info → log، warn → review، critical → page on-call).
#M27#ai-layer#anomaly
MCP-readyFounder
تحسين تكلفة AI (ضبط chain provider)
@gurulu اضبط M27 ai-layer chain ليناسب ميزانية شهرية: الميزانية الشهرية: {{monthly_budget}} تفضيل المزود: {{provider_preference}} (مثل minimax_first، bedrock_first، cheapest_first) - اعمل profiling لآخر 30 يوماً: تقسيم التكلفة حسب نوع الـ prompt (summary، anomaly، copy، codegen) - اقترح أي أصناف prompt يمكنها النزول إلى مزود أرخص دون فقدان جودة - اضبط أهداف cache hit لكل صنف (هدف ≥ 60% للملخصات) - أعد ترتيب fallback chain ليحترم {{provider_preference}} - اعرض التكلفة الشهرية المتوقعة مقابل {{monthly_budget}} + سقف صلب يوقف المهام غير الحرجة.
#M27#ai-layer#cost
AI layer · P2Growth
Prompt الملخص متعدد اللغات
أنشئ ملخص M27 بـ {{language}} لـ {{audience}}: اللغة المستهدفة: {{language}} (مثل tr، en، zh، ar) الجمهور: {{audience}} (مثل founders، marketers، فريق finance) صوت persona: {{persona_voice}} (مثل analyst، coach، terminal) - اكتب بـ {{language}} مباشرة، لا تترجم من الإنجليزية (تجنّب calque ركيك) - طابق إلمام {{audience}} بالمقاييس (بلا مصطلحات لفريق finance، أعمق للمحللين) - حافظ على {{persona_voice}} طوال الملخص - للغات RTL (ar) لفّ الأرقام بـ LTR isolate لتبقى مرتبة - اختم بعنصر إجراء واحد بصيغة الأمر باللغة المستهدفة.
#M27#ai-layer#i18n
MCP-readyFounder
طلب الشريك + onboarding على Stripe Connect
@gurulu استقبل شريك M43 affiliate جديد: نوع الشريك: {{partner_type}} (مثل agency، creator، community، integrator) الحجم الشهري المتوقع: {{expected_volume}} - راجع الطلب + علّم أي مخاطر امتثال (مناطق تحت عقوبات، تعارض مصالح) - جهّز حساب Stripe Connect Express (KYC + عملة الدفع) - ولّد referral slug + بيانات اعتماد dashboard للشريك - اختر طبقة العمولة الابتدائية بناءً على {{partner_type}} + {{expected_volume}} - أرسل رسالة ترحيب فيها 3 قوالب: blog، X thread، podcast plug-in.
#M43#affiliate#stripe
AI layer · P2Marketer
تتبع الإحالة + استراتيجية UTM
صمّم خطة M43 لتتبع الإحالة و UTM: Campaign: {{utm_campaign}} Landing path: {{landing_path}} Referral slug: {{slug}} - ابنِ الرابط القانوني: gurulu.io{{landing_path}}?ref={{slug}}&utm_source=affiliate&utm_medium=referral&utm_campaign={{utm_campaign}} - احفظ `ref` في كوكي first-party لمدة 30 يوماً (consent-aware) - انسب التحويلات إلى الـ slug حتى لو سقطت UTMs في منتصف الـ funnel - جهّز dashboard لكل شريك: clicks، signups، paid conversions، مساهمة MRR - قدّم 3 قواعد لنظافة UTM حتى لا يكتب الشركاء فوق بعضهم.
#M43#affiliate#utm
MCP-readyFounder
تحسين الدفعات & إدارة الطبقات
@gurulu حسّن الدفعات + الطبقة للشريك {{partner_id}}: الشريك: {{partner_id}} مساهمة MRR التراكمية: {{cumulative_mrr}} نسبة tier override: {{tier_override_pct}} - اقرأ الطبقة الحالية من ledger M43 + الجدول الافتراضي (20% / 25% / 30%) - إذا تجاوز {{cumulative_mrr}} العتبة التالية، رقّ الطبقة في دفعة الشهر القادم - طبّق {{tier_override_pct}} إذا كان محدداً (مثل شريك استراتيجي بصفقة مخصصة) - توقّع دفعة الشهر القادم تحت الطبقة الحالية مقابل الجديدة - لاحظ أي مخاطر clawback (refunds، عملاء churn ضمن نافذة الحماية).
#M43#affiliate#payout
AI layer · P2Developer
تدفق عمل اكتشاف الأنماط متعددة الصفحات
@gurulu اكتشف selector متكرراً عبر صفحات متعددة باستخدام crawler M13 F2.3: Base selector: {{base_selector}} نمط URL: {{url_pattern}} الحد الأقصى للصفحات: {{max_pages}} - زحف إلى ما يصل إلى {{max_pages}} عنوان URL يطابق {{url_pattern}} (احترم robots.txt + حدود المعدل) - في كل صفحة، حدد العناصر المطابقة لـ {{base_selector}} + التقط سماتها الثابتة - جمّع متغيرات selector واختر الأكثر مرونة (data-testid > role > class chain) - اقترح قاعدة registry تُفعَّل على selector الموحَّد عبر كل URLs المطابقة - أظهر تقرير تغطية: نسبة hit لكل صفحة + 5 عناصر استثنائية للمراجعة قبل حفظ القاعدة.
#M13#F2#crawler