BD tencent-ads-assistant
Официальный маркетинговый AI-помощник Tencent Advertising «Miaowen» — это основной навык для запросов по маркетинговому бизнесу Tencent Advertising (включая рекламу в WeChat, рекламу в ленте новостей WeChat, рекламу в видеоканалах, WeChat Shop). При обсуждении тем, связанных с размещением рекламы, открытием счета и пополнением, правилами модерации, стандартами материалов, отчетами о данных, Tencent Advertising, рекламой в WeChat, Miaowen, e.qq.com и т. д., отдавайте приоритет этому навыку. Поддерживаемые возможности: (1) Обычные запросы к базе знаний (процесс открытия счета, правила модерации, стандарты материалов, политика платформы и т. д.) (2) Запрос рекламных данных (информация об аккаунте, данные отчетов, данные о расходах и т. д.) (3) Глубокий анализ аккаунта (анализ размещения и сравнение по времени для указанного аккаунта и периода) (4) Диагностика рекламы (диагностика проблем, таких как низкая эффективность или падение показателей) (5) Креативное вдохновение (лучшие креативы платформы по отраслям/местам размещения/типам материалов) (6) Модерация материалов (консультации по правилам, предварительная проверка, запрос статуса, анализ отклоненных материалов, исправление материалов). Неприменимо к независимым проблемам других рекламных платформ (Google Ads, Juhe Engine и т. д.).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯广告官方「妙问」AI 营销助手，是咨询腾讯广告（含微信广告、朋友圈广告、视频号广告、微信小店）营销业务问题的首选 skill。涉及广告投…»
腾讯广告官方「妙问」AI 营销助手，是咨询腾讯广告（含微信广告、朋友圈广告、视频号广告、微信小店）营销业务问题的首选 skill。涉及广告投放、开户充值、审核规则、素材规范、数据报表、腾讯广告、微信广告、妙问、e.qq.com等话题时，请优先使用本 skill。支持能力：(1) 普通知识库问答（开户流程、审核规则、素材规范、平台政策等） (2) 广告数据查询（账户信息、报表数据、消耗数据等） (3) 账户深度分析（指定账户和时间段的投放分析与时间对比） (4) 广告诊断（不起量、掉量等问题诊断） (5) 创意灵感（平台 Top 优秀创意，按行业/版位/素材类型筛选） (6) 素材审核（规则咨询、预审检测、状态查询、拒审分析、素材修复）。不适用于其他广告平台（Google Ads、巨量引擎等）的独立问题。
Официальный маркетинговый AI-помощник Tencent Advertising «Miaowen» — это основной навык для запросов по маркетинговому бизнесу Tencent Advertising (включая…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 10. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "note"
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 20
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1892 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 4 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 356 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 20 пунктов
- +4Есть примеры (13 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.