SKILLEMALL.ai

AC Ad Budget Allocator

Распределяйте рекламный бюджет по каналам и кампаниям на основе целевых показателей ROAS, этапа воронки и сезонности. Используйте, когда у продавца электронной коммерции есть фиксированный ежемесячный или квартальный рекламный бюджет, и ему требуется основанное на данных распределение по Google Ads, Meta, TikTok Ads, Amazon PPC, Pinterest, а также по кампаниям для привлечения новых клиентов, ретаргетинга и защиты бренда.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Distribute advertising budget across channels and campaigns based on R…»

Distribute advertising budget across channels and campaigns based on ROAS targets, funnel stage, and seasonality. Use when an ecommerce seller has a fixed monthly or quarterly ad budget and needs a data-driven allocation across Google Ads, Meta, TikTok Ads, Amazon PPC, Pinterest and across prospecting, retargeting, and brand defense campaigns.

ClawHub Agent Skills автор: LeroyCreates v1.1.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 2 459 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Распределяйте рекламный бюджет по каналам и кампаниям на основе целевых показателей ROAS, этапа воронки и сезонности.

Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
55/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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

    • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)

    Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (Ad Budget Allocator) не совпадает с папкой (aes-ad-budget-allocator)
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 31
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2459 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 345 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 31 пунктов
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only advertising budget planning skill with no malware, scripts, credential handling, or hidden execution behavior found.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 28 мая 2026 г.