SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CC ads-creative-development

Как создавать рекламные креативы, которые конвертируются в масштабе производительности. Паттерны хуков, выбор формата, темп видео, системы вариаций, методология последовательного тестирования, обнаружение усталости, соответствие брендовому голосу без размытия конверсии и специфичные для платформы нормы креатива. Срабатывает по запросам: рекламный креатив, дизайн рекламы, паттерны хуков, темп рекламного видео, тестирование креативов, вариации рекламы, обновление креативов, усталость креативов, обновление рекламных креативов, видеореклама для Meta, креативы для TikTok, рекламные креативы для LinkedIn, библиотека рекламных активов. Также срабатывает, когда команда создает креативы в масштабе, планирует цикл тестирования креативов или анализирует, почему креативы не конвертируются.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«How to produce ad creative that converts at performance scale. Hook pa…»

How to produce ad creative that converts at performance scale. Hook patterns, format selection, video pacing, variation systems, sequential testing methodology, fatigue detection, brand-voice alignment without conversion dilution, and platform-specific creative norms. Triggers on ad creative, ad design, hook patterns, ad video pacing, creative testing, ad variations, creative refresh, creative fatigue, refresh ad creative, video ads for Meta, TikTok creative, LinkedIn ad creative, ad asset library. Also triggers when a team is producing creative at scale, planning a creative test cycle, or auditing why creative is not converting.

rampstackco/claude-skills Agent Skills автор: rampstackco 8 файлов тело ≈ 5 104 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 9 ч назад

Как создавать рекламные креативы, которые конвертируются в масштабе производительности.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск

ПроцедураYouTubeМаркетингтип 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
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
96
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: ads-creative-development (rampstackco/claude-skills)

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 4

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 4
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/creative-variation-templates.md:54
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    laun…_v1
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/creative-variation-templates.md:55
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    laun…_v3
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token references/creative-variation-templates.md:56
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет)
    laun…_v2
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token SKILL.md:107
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
    Naming convention. Use a structured naming system so the analyst can join performance data back to creative components. Example: `laun…_v1`. The analyst pulls the repor
    в кавычках

Просканировано файлов: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5104 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_order"

Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5104 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 56, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 637 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 15 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 56 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (7 из 7)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.