SKILLEMALL.ai

AB google-ads-open-cli

Анализ и отчетность по данным Google Ads через google-ads-open-cli. Используйте, когда пользователь хочет проверить эффективность Google Ads, получить статистику по кампаниям/группам объявлений/ключевым словам, изучить структуру аккаунта, провести аудит конверсий или выполнить пользовательские запросы GAQL. Активация: «Google Ads», «эффективность рекламы», «статистика кампаний», «GAQL», «расходы на рекламу», «отчет по ключевым словам», «поисковые запросы», «отслеживание конверсий», «доля показов», «аккаунт рекламы».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Google Ads data analysis and reporting via google-ads-open-cli. Use wh…»

Google Ads data analysis and reporting via google-ads-open-cli. Use when the user wants to check Google Ads performance, pull campaign/ad group/keyword stats, explore account structure, audit conversions, or run custom GAQL queries. Triggers: "Google Ads", "ad performance", "campaign stats", "GAQL", "ad spend", "keyword report", "search terms", "conversion tracking", "impression share", "ad account".

ClawHub Agent Skills автор: Bin-Huang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 3 720 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ и отчетность по данным Google Ads через google-ads-open-cli.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ИнтеграцияДанные и аналитикаМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
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

    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: 2. 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 68/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 45
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3720 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 403 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (20 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent Google Ads reporting skill, but it should be used only with accounts and credentials the user intentionally authorizes.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.