SKILLEMALL.ai

AD ad-analyzer-yima

Анализ данных рекламных кампаний. Активируется, когда пользователь загружает Excel/CSV отчет по рекламе или говорит «Проанализируй данные кампаний/Посмотри этот отчет/Какой план работает плохо/Есть ли проблемы с данными». Автоматически распознает все заголовки столбцов, не требует предварительной настройки имен полей, суммирует все метрики, обнаруживает аномалии, генерирует визуальные диаграммы, выводит аналитический отчет и рекомендации по оптимизации. Поддерживает форматы экспорта платформ巨量引擎, Tencent Ads, Meta Ads, Google Ads, Kuaishou и других.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«广告投放数据分析。当用户上传 Excel/CSV 广告报表,或说"帮我分析投放数据/看看这个报表/哪个计划效果差/数据有没有问题"时触发。自…»

广告投放数据分析。当用户上传 Excel/CSV 广告报表,或说"帮我分析投放数据/看看这个报表/哪个计划效果差/数据有没有问题"时触发。自动识别所有表头列,无需预设字段名,汇总全部指标,检测异常,生成可视化图表,输出分析报告和优化建议。支持巨量引擎、腾讯广告、Meta Ads、Google Ads、快手等平台导出格式。

ClawHub Agent Skills автор: Ming v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 295 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Анализ данных рекламных кампаний.

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

АнализаторДанные и аналитикаИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 11
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 295 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 7 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
  • +4Есть примеры (3 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill locally analyzes uploaded advertising spreadsheets and generates charts, with no evidence of hidden data sharing or persistence.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.