SKILLEMALL.ai

BD 明日dmp人群投放

На основе API открытой платформы明日DMP предоставляет функции управления заказами на RTQ-размещение, поддерживает создание, запрос и изменение заказов на размещение. Использует стандартизированный 10-шаговый рабочий процесс, включающий идентификацию типа запроса, проверку учетных данных, руководство по параметрам, проверку формата, подтверждение параметров, запись задач и другие полные этапы. Применяется в сценариях точного рекламного размещения, размещения пакетов аудиторий, размещения с атрибутивным таргетингом и т. д.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于明日DMP开放平台API,提供RTQ投放订单管理功能,支持创建、查询、修改投放订单。采用10步标准化工作流程,包含请求类型识别、凭证检查…»

基于明日DMP开放平台API,提供RTQ投放订单管理功能,支持创建、查询、修改投放订单。采用10步标准化工作流程,包含请求类型识别、凭证检查、参数引导、格式校验、参数确认、任务记录等完整流程。适用于精准广告投放、人群包投放、属性定向投放等场景。

ClawHub Agent Skills автор: mingri26 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 3 606 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 32 ч назад

На основе API открытой платформы明日DMP предоставляет функции управления заказами на RTQ-размещение, поддерживает создание, запрос и изменение заказов на…

Как процесс D 39/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
39/100
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: 6. 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)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (明日dmp人群投放) не совпадает с папкой (dmp-activation)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 147
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3606 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
  • -240 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 22 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 147 пунктов
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent for managing RTQ advertising orders, but it exposes RTQ credentials in console output and plaintext local caches and uses loosely discovered helper code for authenticated API calls.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.