SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC paid-ads

Планируйте, выполняйте и оптимизируйте платные рекламные кампании в Google, Meta, LinkedIn, Twitter/X и TikTok, охватывая таргетинг, бюджет, стратегии ставок и ретаргетинг. Используйте при проведении PPC-кампаний, настройке рекламных аккаунтов или оптимизации ROAS/CPA.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan, execute, and optimize paid ad campaigns across Google, Meta, Lin…»

Plan, execute, and optimize paid ad campaigns across Google, Meta, LinkedIn, Twitter/X, and TikTok, covering targeting, budget, bid strategies, and retargeting. Use when running PPC campaigns, setting up ad accounts, or optimizing ROAS/CPA.

borghei/Claude-Skills Agent Skills автор: borghei 4 файла · 3 скрипта тело ≈ 6 781 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 ч назад

Планируйте, выполняйте и оптимизируйте платные рекламные кампании в Google, Meta, LinkedIn, Twitter/X и TikTok, охватывая таргетинг, бюджет, стратегии ставок…

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураYouTubeМаркетингтип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
78
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:142
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    GOOG…6Q1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:143
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    META…r26
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:144
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    LI_L…6Q1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:145
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    TIKT…r26

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6781 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6781 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 112
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 20. 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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 53 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 112 пунктов
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.