SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB tiktok-shop-analytics

Аналитика и отслеживание эффективности TikTok Shop. Метрики видео, данные прямых трансляций, эффективность партнерских программ, аналитика рекламы и бизнес-аналитика. Используйте, когда пользователь спрашивает об аналитике TikTok Shop, отслеживании эффективности, анализе метрик или оптимизации на основе данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«TikTok Shop analytics and performance tracking. Video metrics, live se…»

TikTok Shop analytics and performance tracking. Video metrics, live selling data, affiliate performance, advertising analytics, and business intelligence. Use when the user asks about TikTok Shop analytics, performance tracking, metrics analysis, or data-driven optimization.

nexscope-ai/eCommerce-Skills Agent Skills автор: nexscope-ai 1 файл тело ≈ 1 496 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 3 дн назад

Аналитика и отслеживание эффективности TikTok Shop.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

АнализаторДанные и аналитикаМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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 68/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 37
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1496 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 275 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.