SKILLEMALL.ai

AB google-ads

Запрос, аудит и оптимизация кампаний Google Ads. Поддерживает два режима: (1) режим API для массовых операций с использованием SDK google-ads Python, (2) режим автоматизации браузера для пользователей без доступа к API — просто подключите вкладку браузера к ads.google.com. Используйте, когда вас просят проверить эффективность рекламы, приостановить кампании/ключевые слова, найти неэффективные расходы, аудировать отслеживание конверсий или оптимизировать аккаунты Google Ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Query, audit, and optimize Google Ads campaigns. Supports two modes: (…»

Query, audit, and optimize Google Ads campaigns. Supports two modes: (1) API mode for bulk operations with google-ads Python SDK, (2) Browser automation mode for users without API access - just attach a browser tab to ads.google.com. Use when asked to check ad performance, pause campaigns/keywords, find wasted spend, audit conversion tracking, or optimize Google Ads accounts.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла тело ≈ 1 258 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Запрос, аудит и оптимизация кампаний Google Ads.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторМаркетингтип 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
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 3. 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 72/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 11
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1258 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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 378 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 20 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 11 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

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