SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB hopkin-skill

Запрашивает данные рекламных платформ (Meta, Google, LinkedIn, Reddit) с помощью Hopkin CLI. Используйте этот навык, когда пользователь спрашивает об рекламных аккаунтах, кампаниях, эффективности рекламы или любых данных рекламной платформы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query ad platform data (Meta, Google, LinkedIn, Reddit) using the Hopk…»

Query ad platform data (Meta, Google, LinkedIn, Reddit) using the Hopkin CLI. Use this skill when the user asks about ad accounts, campaigns, ad performance, or any advertising platform data.

ClawHub Agent Skills автор: Nima Gardideh v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 201 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 4 дн назад

Запрашивает данные рекламных платформ (Meta, Google, LinkedIn, Reddit) с помощью Hopkin CLI.

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ИнтеграцияИнфраструктураМаркетингтип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
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: 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 69/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (hopkin-skill) не совпадает с папкой (hopkin-paid-ads)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 4, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1201 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 191 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (12 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a coherent read-only advertising data helper, but users must trust the external Hopkin CLI and handle its API key carefully.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.