SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB analytics-tracking-automation

Используйте, когда вам нужна доставка отслеживания GA4 + GTM от обнаружения сайта до публикации, или когда правильная точка входа в фазу еще не ясна.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when you need GA4 + GTM tracking delivery from site discovery thro…»

Use when you need GA4 + GTM tracking delivery from site discovery through publish, or when the right phase entry point is still unclear.

ClawHub Agent Skills автор: jtrackingai v1.0.14 MIT-0 15 файлов тело ≈ 2 154 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, повторный запуск

ПроцедураGoogle AnalyticsДанные 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
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: 15. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 11, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (analytics-tracking-automation) не совпадает с папкой (event-tracking-skill)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 69
    • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2154 токенов
    • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 136 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 69 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 11)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent GA4/GTM automation skill with disclosed OAuth, browser, telemetry, and publishing gates, though users should review analytics privacy choices before publishing.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.