SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB ads

Управляйте профессиональной платной рекламой в Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat и X. Используйте для приема заявок, аудита на основе источников, планирования стратегии, бюджета и измерений, производства креативов, экспериментов, отчетности, мониторинга и явно одобренных изменений кампаний. Также активируйте по запросам PPC, платной рекламы в соцсетях, ритейл-медиа, атрибуции, отслеживания, целевых страниц, общих конверсий на разных платформах, минус-слов или поисковых запросов, оценки бета-функций, устаревших утверждений о платформах, настройки API-токенов или учетных данных, удаления кампаний и безопасной установки или удаления Claude Ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Operate professional paid advertising across Google, Meta, YouTube, Li…»

Operate professional paid advertising across Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, and X. Use for account intake, source-grounded audits, strategy, budget and measurement planning, creative production, experiments, reporting, monitoring, and explicitly approved campaign changes. Also trigger on PPC, paid social, retail media, attribution, tracking, landing pages, cross-platform conversion totals, negative keywords or search terms, beta-feature scoring, stale platform claims, API-token or credential setup, campaign deletion, and safe Claude Ads installation or uninstall.

AgriciDaniel/claude-ads Agent Skills автор: AgriciDaniel MIT 40 файлов тело ≈ 4 791 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Управляйте профессиональной платной рекламой в Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat и X.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияYouTubeМаркетингИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
30
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1

    ✓ Guard не нашёл подозрительного поведения. 1 совпадений — это строки атак, процитированные в документации самого скилла по безопасности.

    Просканировано файлов: 40. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 67/100

    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 13, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4791 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 105
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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 634 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 105 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (11 из 38)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.