SKILLEMALL.ai

AC black-friday-ads-readiness-check

Используйте для запросов «готова ли наша реклама к Черной пятнице?», «что нужно исправить в рекламных аккаунтах перед Черной пятницей?», «как нам увеличить бюджет на рекламу в Черную пятницу?», «выдержит ли наш трекинг в Киберпонедельник?» или для проверки готовности к BFCM или Prime Day за 4–6 недель. Используйте, когда нужно решить, что исправить и как увеличить бюджет перед распродажей. Google Ads, Facebook Ads и TikTok Ads, с Shopify при подключении.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for "are our ads ready for Black Friday", "what should we fix in t…»

Use for "are our ads ready for Black Friday", "what should we fix in the ad accounts before Black Friday", "how should we ramp the Black Friday ad budget", "will our tracking hold up on Cyber Monday", or a BFCM or Prime Day prep check 4–6 weeks out. Use when the decision is what to fix and how to ramp budget before the sale. Google Ads, Facebook Ads and TikTok Ads, with Shopify where connected.

coupler-io/skills Agent Skills автор: coupler-io 1 файл тело ≈ 4 136 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Используйте для запросов «готова ли наша реклама к Черной пятнице?», «что нужно исправить в рекламных аккаунтах перед Черной пятницей?», «как нам увеличить…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураShopifyМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 1. 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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4136 токенов
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 29
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 397 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.