BC paid-media-strategy
Дисциплина платного продвижения, которая не сжигает деньги. Формулирование гипотез для платных расходов, выбор каналов, распределение бюджета, таргетинг аудитории, стратегия ставок, типы кампаний, на что НЕ стоит тратить, реальность атрибуции и сценарии неудач, ведущие к дорогим урокам. Триггеры: стратегия платного продвижения, распределение рекламного бюджета, выбор каналов, план платного продвижения, аудит моих Google Ads, аудит моих Meta Ads, масштабирование платного продвижения, отключение неэффективной кампании, гипотеза платного продвижения, стратегия рекламных расходов, реальность атрибуции, стратегия performance-маркетинга. Также срабатывает, когда команда спрашивает, как масштабировать платное продвижение, стоит ли добавлять новый канал или как перераспределить расходы между каналами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«A discipline for running paid media that does not light money on fire.…»
A discipline for running paid media that does not light money on fire. Hypothesis writing for paid spend, channel selection, budget allocation, audience targeting, bid strategy, campaign types, what NOT to spend on, attribution reality, and the failure modes that produce expensive lessons. Triggers on paid media strategy, ad budget allocation, channel selection, paid media plan, audit my Google Ads, audit my Meta Ads, scale paid media, kill underperforming campaign, paid media hypothesis, ad spend strategy, attribution reality, performance marketing strategy. Also triggers when a team is asking how to scale paid media, or whether to add a new channel, or how to reallocate spend across channels.
Дисциплина платного продвижения, которая не сжигает деньги.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: claude-skills, claude-skills
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 9. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 5352 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5352 токенов
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +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
- +3Длина description 703 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.