SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC paid-ads

Когда пользователь хочет помощи с платной рекламой в Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X или других рекламных платформах. Также использовать, когда пользователь упоминает «PPC», «платные медиа», «ROAS», «CPA», «рекламная кампания», «ретаргетинг», «таргетинг на аудиторию», «Google Ads», «реклама в Facebook», «реклама в LinkedIn», «бюджет на рекламу», «цена за клик», «расходы на рекламу» или «стоит ли запускать рекламу». Использовать для стратегии кампании, таргетинга на аудиторию, ставок и оптимизации. Для массовой генерации и итерации рекламных креативов см. ad-creative. Для оптимизации целевых страниц см. page-cro.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants help with paid advertising campaigns on Google Ads…»

When the user wants help with paid advertising campaigns on Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X, or other ad platforms. Also use when the user mentions 'PPC,' 'paid media,' 'ROAS,' 'CPA,' 'ad campaign,' 'retargeting,' 'audience targeting,' 'Google Ads,' 'Facebook ads,' 'LinkedIn ads,' 'ad budget,' 'cost per click,' 'ad spend,' or 'should I run ads.' Use this for campaign strategy, audience targeting, bidding, and optimization. For bulk ad creative generation and iteration, see ad-creative. For landing page optimization, see page-cro.

alecs5am/ralphy Agent Skills автор: alecs5am 5 файлов тело ≈ 2 137 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 10 ч назад

Когда пользователь хочет помощи с платной рекламой в Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X или других рекламных платформах.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

ГенераторМаркетингтип 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%
98
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 · 2

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 2
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:69
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - META…4Q1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:71
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
      - LI_L…r24

    Просканировано файлов: 5. 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 57/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 88
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2137 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 25. 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 562 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 34 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 88 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 4)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.