SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD Analytics Feedback

Навык анализа данных и обратной связи — сбор данных о результатах кампаний, анализ и предложения по итерации модели.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«数据分析与反馈技能 - 投放效果数据采集、分析与模型迭代建议…»

数据分析与反馈技能 - 投放效果数据采集、分析与模型迭代建议

ClawHub Agent Skills автор: JEyeshield v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 245 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык анализа данных и обратной связи — сбор данных о результатах кампаний, анализ и предложения по итерации модели.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
66
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Когда включается вес 12
0
Входы и предусловия вес 11
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
    • предупреждение description-short description короче 40 символов: модели не хватит сигнала для срабатывания
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "changelog"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Analytics Feedback) не совпадает с папкой (ad-production-analytics-feedback)
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 7
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 245 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +3Длина description 30: рекомендуется 120–800 символов
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 7 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 66.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill appears to be a straightforward ad analytics helper, with the main caution that campaign performance data may appear in reports, events, and logs.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.