SKILLEMALL.ai

AB answer-ads-questions

Отвечает на вопросы о рекламе бренда в Meta (расходы, результаты, какая реклама выигрывает, приостановлена ли она, почему Goose это сделал) только на основе данных, прочитанных в том же ходе, с указанием окна данных и времени синхронизации для каждого числа и простым оговоркой, когда соединение устарело или неполное. Используйте его всякий раз, когда пользователь спрашивает, как работает его реклама или почему было предпринято действие с рекламой.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Answer questions about a brand's Meta ads (spend, results, which ad is…»

Answer questions about a brand's Meta ads (spend, results, which ad is winning, is it paused, why did Goose do that) only from reads made in the same turn, with the data window and sync time on every number and a plain caveat when the connection is stale or partial. Use it whenever a user asks how their ads are doing or why an ad action was taken.

gooseworks-ai/goose-skills Agent Skills автор: gooseworks-ai 6 файлов тело ≈ 3 024 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Отвечает на вопросы о рекламе бренда в Meta (расходы, результаты, какая реклама выигрывает, приостановлена ли она, почему Goose это сделал) только на основе…

Как процесс B 76/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
76/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: goose-skills

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: 6. 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 76/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 19, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3024 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.