SKILLEMALL.ai

AC server-side-conversion-tracking

Настройте отслеживание конверсий на стороне сервера, чтобы покупки точно сообщались Facebook, TikTok, Google и Bing, несмотря на ограничения iOS, блокировщики рекламы и потерю файлов cookie. Используйте, когда конверсии недоотчитываются, когда покупки, сообщаемые платформами, не соответствуют реальным заказам, когда вас спрашивают о Conversions API / Events API / offline conversions / CAPI, передаче click id (fbclid, ttclid, gclid, msclkid), или когда оптимизация рекламы ухудшилась после изменений в отслеживании.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Set up server-side conversion tracking so purchases are reported accur…»

Set up server-side conversion tracking so purchases are reported accurately to Facebook, TikTok, Google and Bing despite iOS restrictions, ad blockers and cookie loss. Use when conversions are under-reported, when platform-reported purchases do not match real orders, when asked about Conversions API / Events API / offline conversions / CAPI, click id passthrough (fbclid, ttclid, gclid, msclkid), or when ad optimization has degraded after tracking changes.

ClawHub Agent Skills автор: Autonnel v1.0.3 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 913 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Настройте отслеживание конверсий на стороне сервера, чтобы покупки точно сообщались Facebook, TikTok, Google и Bing, несмотря на ограничения iOS, блокировщики…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ИнтеграцияДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 3. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1913 токенов

    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
    • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 459 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a documentation-only skill for setting up ad conversion tracking, with sensitive data flows disclosed and aligned to that purpose.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 6 авг. 2026 г.