SKILLEMALL.ai

BC google-ads-wasted-spend-and-scaling

Используйте для запросов «где я сливаю деньги в Google Ads», «какие ключевые слова следует приостановить», «найди мне минус-слова», «анализ отчета по поисковым запросам», «какие кампании следует масштабировать», «привести в порядок мой аккаунт Google Ads», «что сократить и куда должны идти деньги» — даже без слов «сливаю» или «масштабировать». Также используйте, когда кто-то хочет получить предложение по перераспределению бюджета без изменения общих расходов на аккаунт. Только Google Ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for "where am I wasting money on Google Ads", "which keywords shou…»

Use for "where am I wasting money on Google Ads", "which keywords should I pause", "find me negative keywords", "search terms report analysis", "which campaigns should I scale", "clean up my Google Ads account", "what should I cut and where should the money go" — even without the words "waste" or "scale". Also use when someone wants a budget-neutral reallocation proposal for the account. Google Ads only.

coupler-io/skills Agent Skills автор: coupler-io 1 файл тело ≈ 4 337 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Используйте для запросов «где я сливаю деньги в Google Ads», «какие ключевые слова следует приостановить», «найди мне минус-слова», «анализ отчета по…

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторДанные и аналитикаМаркетингтип 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
C
50/100
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

    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 50/100

    • 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
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4337 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 12. 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 407 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 23 пунктов

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