AB converly
Настройте серверное отслеживание конверсий для рекламных платформ (Google Ads, Meta, ChatGPT, LinkedIn, TikTok и других) без написания кода отслеживания. Используйте это всякий раз, когда пользователь хочет отслеживать отправку форм, забронированные встречи или начатые чаты как конверсии, захватывать GCLID или FBCLID click IDs, исправлять неработающее отслеживание конверсий, настраивать Google Enhanced Conversions или Meta CAPI, проверять, какие объявления конвертируются, или подключать инструмент для работы с формами, такой как Typeform, Webflow forms или пользовательскую HTML-форму к рекламной платформе, даже если они никогда не упоминают Converly по имени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up server side conversion tracking for ad platforms (Google Ads, M…»
Set up server side conversion tracking for ad platforms (Google Ads, Meta, ChatGPT, LinkedIn, TikTok and more) without writing tracking code. Use this whenever the user wants to track form submissions, meetings booked or chats started as conversions, capture GCLID or FBCLID click IDs, fix broken conversion tracking, set up Google Enhanced Conversions or Meta CAPI, check which ads are converting, or connect a form tool like Typeform, Webflow forms, or a custom HTML form to an ad platform, even if they never mention Converly by name.
Настройте серверное отслеживание конверсий для рекламных платформ (Google Ads, Meta, ChatGPT, LinkedIn, TikTok и других) без написания кода отслеживания.
Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5673 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5673 токенов
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- high Скилл велит модели самой совершать необратимое действие, без подтверждения человеком
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее
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 537 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Есть примеры (18 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.