SKILLEMALL.ai

AC ecommerce-advertising

Планировщик полноканальной электронной коммерческой рекламы для межканальных кампаний. Охватывает исследование ключевых слов, анализ рекламы конкурентов, информацию об аудитории, архитектуру кампании, распределение бюджета по каналам (Amazon PPC, Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, Pinterest Ads), генерацию рекламных текстов и креативное направление. Помогает создать полную многоканальную рекламную стратегию с нуля. Работает для продавцов на Amazon, Shopify, Walmart, eBay и многоканальных продавцов. Ключ API не требуется.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full-funnel e-commerce advertising planner for cross-channel campaigns…»

Full-funnel e-commerce advertising planner for cross-channel campaigns. Covers keyword research, competitor ad analysis, audience insights, campaign architecture, budget allocation across channels (Amazon PPC, Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads, Pinterest Ads), ad copy generation, and creative direction. Helps you build a complete multi-channel ad strategy from scratch. Works for Amazon, Shopify, Walmart, eBay, and multi-channel sellers. No API key required.

ClawHub Agent Skills автор: Henk Nie v0.1.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 2 293 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Планировщик полноканальной электронной коммерческой рекламы для межканальных кампаний.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, ошибки и развилки

ИнтеграцияShopifyМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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
  • 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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

  • 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
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 25
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2293 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • medium Тестов 3, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 460 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 29 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a disclosed e-commerce ad-planning skill that uses public web research and does not request credentials, persistence, or account-changing access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.