SKILLEMALL.ai

CB ads

Когда пользователь хочет получить помощь с кампаниями платной рекламы в Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X или на других рекламных платформах. Также используйте, когда пользователь упоминает «PPC», «платные медиа», «ROAS», «CPA», «рекламная кампания», «ретаргетинг», «таргетинг на аудиторию», «Google Ads», «реклама в Facebook», «реклама в LinkedIn», «бюджет на рекламу», «цена за клик», «расходы на рекламу», «стоит ли запускать рекламу», «ABM», «маркетинг, ориентированный на аккаунт», «B2B-реклама», «качество лидов», «минус-слова», «Performance Max», «реклама лидеров мнений», «когда следует отключить рекламу», «отчет по поисковым запросам», «пустые расходы» или «работает ли эта кампания». Используйте это для стратегии кампании, таргетинга на аудиторию, ставок и оптимизации. Для массового создания и итерации рекламных креативов см. ad-creative. Для оптимизации целевых страниц см. cro. Для исходящего маркетинга на целевые аккаунты см. cold-email. Завершайте каждую рекомендацию фактами, гипотезами и недостающими данными, а недоступные входные данные обозначайте как MISSING вместо оценки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants help with paid advertising campaigns on Google Ads…»

When the user wants help with paid advertising campaigns on Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X, or other ad platforms. Also use when the user mentions 'PPC,' 'paid media,' 'ROAS,' 'CPA,' 'ad campaign,' 'retargeting,' 'audience targeting,' 'Google Ads,' 'Facebook ads,' 'LinkedIn ads,' 'ad budget,' 'cost per click,' 'ad spend,' 'should I run ads,' 'ABM,' 'account-based marketing,' 'B2B ads,' 'lead quality,' 'negative keywords,' 'Performance Max,' 'thought leader ads,' 'when should I kill an ad,' 'search terms report,' 'wasted spend,' or 'is this campaign working.' Use this for campaign strategy, audience targeting, bidding, and optimization. For bulk ad creative generation and iteration, see ad-creative. For landing page optimization, see cro. For outbound to target accounts, see cold-email. End every recommendation with facts, hypotheses, and missing data, and label unavailable inputs MISSING instead of estimating them.

coreyhaines31/marketingskills Agent Skills автор: coreyhaines31 MIT 19 файлов тело ≈ 7 334 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Когда пользователь хочет получить помощь с кампаниями платной рекламы в Google Ads, Meta (Facebook/Instagram), LinkedIn, Twitter/X или на других рекламных…

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
C
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
97
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Результат и критерий готовности вес 14
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
Для прогона на моделях — необязательно
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:99
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    META…4Q1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:101
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    LI_L…r24

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 7334 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка edit-residue в тексте есть пометки об устаревшем (строки 9): проверьте, не остались ли старые правила рядом с новыми — полная проверка читает текст на противоречия

Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7334 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 140
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

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 956: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 54 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 140 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (17 из 17)

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