AD ad-trader
Полный помощник для ИИ-рекламодателя. Охватывает 6 этапов: импорт данных → анализ кампании → оптимизация бюджета → диагностика креативов → интеллектуальные отчеты → оповещение об аномалиях. Поддерживает унифицированный анализ данных по нескольким платформам (Tencent Ads/Juhe Engine/Baidu Promotion/Meta/Google Ads), автоматически генерирует интерактивные визуальные отчеты в формате HTML, предоставляет многомерную интеллектуальную диагностику и рекомендации по оптимизации ROI/ROAS/CTR/CVR/CPA. Триггерные слова: 广告投手, 投放分析, 广告优化, ROI分析, 素材分析, 广告报表, 投放诊断, 预算优化, 广告数据, ad trader, 投手报告, 广告账户诊断, 转化分析, 广告素材诊断, 广告出价优化.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI广告投手全流程助手。覆盖数据导入→投放分析→预算优化→素材诊断→智能报表→异常告警6大阶段。支持多平台（腾讯广告/巨量引擎/百度推广/M…»
AI广告投手全流程助手。覆盖数据导入→投放分析→预算优化→素材诊断→智能报表→异常告警6大阶段。支持多平台（腾讯广告/巨量引擎/百度推广/Meta/Google Ads）数据统一分析，自动生成交互式HTML可视化报告，提供ROI/ROAS/CTR/CVR/CPA等多维度智能诊断和优化建议。触发词：广告投手, 投放分析, 广告优化, ROI分析, 素材分析, 广告报表, 投放诊断, 预算优化, 广告数据, ad trader, 投手报告, 广告账户诊断, 转化分析, 广告素材诊断, 广告出价优化。
Полный помощник для ИИ-рекламодателя.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "agent_created"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 24
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 523 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 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 250 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 24 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.