SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC linkedin-ads

Используйте, когда пользователь хочет настроить, оптимизировать или управлять рекламой в LinkedIn. Также используйте, когда пользователь упоминает "LinkedIn Ads", "LinkedIn Campaign Manager", "Sponsored Content", "LinkedIn Lead Gen Forms", "job title targeting", "company targeting" или "B2B paid ads". Для органических публикаций используйте linkedin-posts.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to set up, optimize, or manage LinkedIn Ads. Also…»

When the user wants to set up, optimize, or manage LinkedIn Ads. Also use when the user mentions "LinkedIn Ads," "LinkedIn Campaign Manager," "Sponsored Content," "LinkedIn Lead Gen Forms," "job title targeting," "company targeting," or "B2B paid ads." For organic posts, use linkedin-posts.

ClawHub Agent Skills автор: Kostja Zhang v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 631 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Также используйте, когда пользователь упоминает "LinkedIn Ads", "LinkedIn Campaign Manager", "Sponsored Content", "LinkedIn Lead Gen Forms", "job title…

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

СправочникМаркетингИнфраструктуратип 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
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
99
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:16
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      **Naming**: `LI_[Objective]_[Audience]_[Offer]_[Date]` (e.g., `LI_L…r24`)
      в кавычках

    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 60/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (linkedin-ads) не совпадает с папкой (linkedin-ads-paid-ads)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 19
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 631 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

    • +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
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 291 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This appears to be a coherent ClawHub maintainer skill bundle, but it asks for high-impact authority such as staff moderation actions and a default full-access nested code-review helper.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.