SKILLEMALL.ai

BC tiktok-ads-account-structure-and-learning-phase-review

Используйте для «правильно ли настроен мой аккаунт TikTok», «почему мои группы объявлений застряли в обучении», «слишком ли много у меня групп объявлений», «следует ли мне консолидировать», «почему эта группа объявлений не выходит из обучения», «мне достался этот аккаунт TikTok, что с ним не так» или «моя доставка постоянно перезапускается» — даже если пользователь никогда не говорит «структура». Охватывает, как организован аккаунт и сколько это стоит ему в обучении. Только TikTok Ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use for "is my TikTok account built right", "why are my ad groups stuc…»

Use for "is my TikTok account built right", "why are my ad groups stuck in learning", "do I have too many ad groups", "should I consolidate", "why won't this ad group exit learning", "I inherited this TikTok account, what's wrong with it", or "my delivery keeps restarting" — even when the user never says "structure". Covers how the account is organised and what that costs it in learning. TikTok Ads only.

coupler-io/skills Agent Skills автор: coupler-io 1 файл тело ≈ 3 122 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 7 дн назад

Используйте для «правильно ли настроен мой аккаунт TikTok», «почему мои группы объявлений застряли в обучении», «слишком ли много у меня групп объявлений»…

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

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
C
57/100
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 57/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 23
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3122 токенов
    • 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 8 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.