SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC ads-tiktok

Проверка показателей TikTok Ads, Pixel, мобильных креативов, аудиторий, Smart+, кампаний Shop и commerce, ставок, бюджетов, темпа расходования, атрибуции и политики. Используйте для TikTok Ads, TikTok Pixel, Smart+, TikTok Shop Ads, GMV Max или Spark Ads. Только чтение; используйте ads-server-side-tracking для событий на стороне сервера и ads-optimize для изменения кампаний.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit TikTok Ads measurement, Pixel, mobile-first creative, audiences,…»

Audit TikTok Ads measurement, Pixel, mobile-first creative, audiences, Smart+, Shop and commerce campaigns, bidding, budgets, pacing, attribution, and policy. Use for TikTok Ads, TikTok Pixel, Smart+, TikTok Shop Ads, GMV Max, or Spark Ads. Read-only; use ads-server-side-tracking for server-side events and ads-optimize to change campaigns.

AgriciDaniel/claude-ads Agent Skills автор: AgriciDaniel MIT 1 файл тело ≈ 462 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 4 дн назад

Проверка показателей TikTok Ads, Pixel, мобильных креативов, аудиторий, Smart+, кампаний Shop и commerce, ставок, бюджетов, темпа расходования, атрибуции и…

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторМаркетингтип 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
B
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. 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 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 462 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 341 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.