SKILLEMALL.ai

BB google-ads-budget-pacing

Используйте для запросов «соответствует ли мой бюджет Google Ads плану», «перерасходую ли я в этом месяце», «сколько мне следует тратить в день», «какие кампании ограничены бюджетом», «мы потратили меньше, и я не знаю почему», «куда мне переместить бюджет» или проверка расходов в середине месяца — даже когда пользователь никогда не говорит «планирование». Также используйте, когда кому-то нужно знать, приведет ли добавление бюджета к кампании к каким-либо результатам. Только Google Ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for "am I on track with my Google Ads budget", "will I overspend t…»

Use for "am I on track with my Google Ads budget", "will I overspend this month", "how much should I spend a day", "which campaigns are capped by budget", "we underspent and I don't know why", "where should I move budget", or a mid-month spend check — even when the user never says "pacing". Also use when someone needs to know whether adding budget to a campaign would do anything at all. Google Ads only.

coupler-io/skills Agent Skills автор: coupler-io 1 файл тело ≈ 3 389 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Используйте для запросов «соответствует ли мой бюджет Google Ads плану», «перерасходую ли я в этом месяце», «сколько мне следует тратить в день», «какие…

Как процесс B 69/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
85
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
69/100
Почти готов
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 69/100

    • 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
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 16
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3389 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 406 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.