SKILLEMALL.ai

BD 明日dmp人群洞察

На основе API открытой платформы明日DMP предоставляется функция анализа инсайтов по аудитории, поддерживающая инсайты 明略 (демографические характеристики/интересы/анализ медиа) и инсайты партнеров (базовые теги/географическое распределение/предпочтения в интересах/предпочтения в приложениях/предпочтения в мобильных устройствах/предпочтения в сценариях/предпочтения в категориях), помогая глубоко понять характеристики целевой аудитории и оптимизировать маркетинговые стратегии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«基于明日DMP开放平台API,提供人群洞察分析功能,支持明略洞察(人口属性/兴趣爱好/媒体分析)和合作伙伴洞察(基础标签/地域分布/兴趣偏好…»

基于明日DMP开放平台API,提供人群洞察分析功能,支持明略洞察(人口属性/兴趣爱好/媒体分析)和合作伙伴洞察(基础标签/地域分布/兴趣偏好/应用偏好/手机偏好/场景偏好/品类偏好),帮助深度理解目标人群特征,优化营销策略。

ClawHub Agent Skills автор: mingri26 v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 4 789 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 29 ч назад

На основе API открытой платформы明日DMP предоставляется функция анализа инсайтов по аудитории, поддерживающая инсайты 明略 (демографические…

Как процесс D 37/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
37/100
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 37/100

  • 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: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (明日dmp人群洞察) не совпадает с папкой (dmp-insight)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4789 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 266
  • low Разделов верхнего уровня: 11. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Длина description 112: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -262 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 36 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 266 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill appears to provide the advertised DMP audience-insight workflow, but it uses sensitive API credentials, dynamically finds and runs another local skill's Python script, and persists business task/result data in ways users should review carefully.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 12 июн. 2026 г.