SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CF paid-ads-review

Предоставляет доступный только для чтения, основанный на данных обзор эффективности платных медиа на подключенных платформах или предоставленных экспортах. Используйте для еженедельных или ежемесячных отчетов, оценочных карточек, эффективности, CPA, ROAS, CTR, тенденций расходов, темпов или состояния отслеживания конверсий.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Produce a read-only, evidence-based paid-media performance review acro…»

Produce a read-only, evidence-based paid-media performance review across connected platforms or supplied exports. Use for weekly or monthly reports, scorecards, performance, CPA, ROAS, CTR, spend trends, pacing, or conversion-tracking health.

nowork-studio/notfair-plugin Claude Code автор: nowork-studio MIT 1 файл тело ≈ 158 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Предоставляет доступный только для чтения, основанный на данных обзор эффективности платных медиа на подключенных платформах или предоставленных экспортах.

Как процесс F 20/100 · Процесс не описан — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../paid-ads/paid-ads-review/WORKFLOW.md

АнализаторДанные и аналитикаЛюди и наймтип 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
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
20/100
Процесс не описан
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../paid-ads/paid-ads-review/WORKFLOW.md
Инструменты и файлы вес 18
0
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../../paid-ads/paid-ads-review/WORKFLOW.md

Процессный рейтинг: все десять параметров 20/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../../paid-ads/paid-ads-review/WORKFLOW.md
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): ../../paid-ads/paid-ads-review/WORKFLOW.md
  • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 158 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)
  • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
  • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 242 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.