SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC ad-insight-hub

Централизованный узел структурированных данных рекламной разведки для сценариев размещения рекламы и анализа рынка. Поверх исходного API AdMapix добавляет четыре уровня основных возможностей: перевод естественного языка параметров, оркестровка зависимостей конечных точек, повторное использование кэша результатов, маркировка уровня достоверности оценочных данных A/B/C. Поддерживает пять областей возможностей: поиск/подсчет/распределение рекламных креативов, профили приложений и разработчиков, запросы списков магазинов, оценка загрузок и доходов (с маркировкой достоверности), перевод параметров и оркестровка конечных точек. Применяется для мониторинга конкурентов, исследования выбора продуктов для выхода на зарубежные рынки, анализа тенденций рекламных материалов, профилирования разработчиков и аудита SDK, разработки стратегий межрегионального размещения. Включает китайские соответствия для более чем 40 отраслевых кодов и 200 кодов стран, автоматическое распараллеливание графа зависимостей конечных точек для не зависимых вызовов, последовательную сериализацию для зависимых вызовов, оркестровка 5-10 конечных точек за один раунд.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«面向广告投放与市场分析场景的结构化广告情报数据中枢。在AdMapix原始API之上叠加参数自然语言翻译、 端点依赖编排、结果缓存复用、估算数…»

面向广告投放与市场分析场景的结构化广告情报数据中枢。在AdMapix原始API之上叠加参数自然语言翻译、 端点依赖编排、结果缓存复用、估算数据可信度A/B/C分级标注四层核心能力。支持广告创意搜索/计数/分布、 应用与开发者画像、商店榜单查询、下载与收入估算（带可信度分级）、参数翻译与端点编排五大能力域. 适用于买量团队竞品创意监控、出海选品调研、广告素材趋势分析、开发者画像与SDK审计、跨地区投放策略制定. 内置40+行业码与200+国家码中文映射，端点依赖图自动并行化无依赖调用、串行化有依赖调用，单轮可编排5-10个端点.

ClawHub Hermes автор: 天轰穿 v1.0.6 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 850 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Централизованный узел структурированных данных рекламной разведки для сценариев размещения рекламы и анализа рынка.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИсследованиятип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Hermes Agent
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
64
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
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.
  2. Для Hermes description должен быть одним предложением до 60 символов; условия применения вынесите в раздел «When to Use».
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

  • предупреждение description-long-hermes description 266 символов, а стандарт Hermes требует ≤ 60 (одно предложение, с точкой)
  • предупреждение description-no-when ни description, ни раздел "## When to Use" не говорят, когда применять скилл
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary_zh"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "tools"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 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
  • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
  • 100Шаги. Шагов: 37
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2850 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 266 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 45 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
  • +4Есть примеры (6 блоков кода)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 64.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a coherent AdMapix API helper with disclosed curl/API-key use, local caching, and export behavior, with no hidden install or destructive actions found.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 2 авг. 2026 г.