SKILLEMALL.ai

AB apple-ads-cli

Анализ данных и отчетность Apple Search Ads через apple-ads-cli. Используйте, когда пользователь хочет проверить эффективность Apple Search Ads, получить статистику по кампаниям/группам объявлений/ключевым словам, изучить структуру аккаунта, проверить объявления и ключевые слова, проанализировать бюджеты кампаний или проверить соответствие приложения требованиям. Триггеры: "Apple Ads", "Apple Search Ads", "App Store ads", "apple ad performance", "apple campaign stats", "apple ad spend", "apple keyword report", "apple ads budget", "app eligibility", "search ads".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Apple Search Ads data analysis and reporting via apple-ads-cli. Use wh…»

Apple Search Ads data analysis and reporting via apple-ads-cli. Use when the user wants to check Apple Search Ads performance, pull campaign/ad group/keyword stats, explore account structure, inspect ads and keywords, analyze budget orders, or check app eligibility. Triggers: "Apple Ads", "Apple Search Ads", "App Store ads", "apple ad performance", "apple campaign stats", "apple ad spend", "apple keyword report", "apple ads budget", "app eligibility", "search ads".

ClawHub Agent Skills автор: Bin-Huang v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 393 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ данных и отчетность Apple Search Ads через apple-ads-cli.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ИнтеграцияДанные и аналитикаМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Инструменты и файлы вес 18
60
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: 2. 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2393 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • low Ответ описан самодельной разметкой (14 тегов): типизированный вызов надёжнее

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 469 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 26 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a disclosed Apple Search Ads reporting helper that needs Apple Ads credentials but does not show hidden, destructive, or unrelated behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.