SKILLEMALL.ai

AB douyin-ad-ops

Планируйте, структурируйте и оптимизируйте рекламные кампании Douyin (抖音) для привлечения потенциальных клиентов, электронной коммерции, местного бизнеса, трафика в прямые эфиры и кампаний, ориентированных на конверсию. Используйте, когда пользователь хочет получить стратегию кампании, структуру аккаунта, углы аудитории, крючки для коротких видеообъявлений, сценарии начала, распределение бюджета, планы тестирования, дизайн KPI, предложения по целевой странице или私信承接, или многоразовый рабочий процесс для 抖音广告投放 и 巨量引擎 операций по конверсии. Также используйте, когда пользователь хочет превратить продукт или услугу в план платного привлечения в Douyin, а не в общие советы по росту.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan, structure, and optimize Douyin (抖音) advertising workflows for le…»

Plan, structure, and optimize Douyin (抖音) advertising workflows for lead generation, ecommerce, local business, live-room traffic, and conversion-oriented campaigns. Use when the user wants campaign strategy, account structure, audience angles, short-video ad hooks, opening scripts, budget allocation, testing plans, KPI design, landing page or 私信承接 suggestions, or a reusable workflow for 抖音广告投放 and 巨量引擎 conversion operations. Also use when the user wants to turn a product or service into a Douyin paid acquisition plan rather than generic growth advice.

ClawHub Agent Skills автор: Koi v0.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 706 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планируйте, структурируйте и оптимизируйте рекламные кампании Douyin (抖音) для привлечения потенциальных клиентов, электронной коммерции, местного бизнеса…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 7. 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 65/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 80
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 706 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 558 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 80 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a focused Douyin ad-planning skill with a small local helper script and no evidence of credential access, network transmission, persistence, or destructive behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.