SKILLEMALL.ai

AA sales-ads-helper

Анализирует URL-адреса клиентов и требования для генерации рекламных предложений, оценок ROI, логики убеждения и прогнозирования вероятности закрытия на основе CRM для услуг Meta (Facebook/Instagram), Google Ads, TikTok Ads, YouTube Ads, Amazon Ads и Shopify Ads.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Parse client URLs and requirements to generate ad proposals, ROI estim…»

Parse client URLs and requirements to generate ad proposals, ROI estimates, persuasion logic, and CRM-based close probability forecasting for Meta (Facebook/Instagram), Google Ads, TikTok Ads, YouTube Ads, Amazon Ads, and Shopify Ads services.

ClawHub Agent Skills автор: danyangliu v1.0.0 3 файла тело ≈ 931 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализирует URL-адреса клиентов и требования для генерации рекламных предложений, оценок ROI, логики убеждения и прогнозирования вероятности закрытия на…

Как процесс A 83/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторYouTubeShopifyМаркетингДанные и аналитикаПродажи и CRMтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
83/100
Дойдёт до конца
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 83/100

  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, 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
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 62
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 7, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 931 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 12. 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)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 243 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 18 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 62 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (0 блоков кода)

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

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a sales or advertising-planning helper with a broad activation scope, but there is no artifact-backed evidence of hidden access, data exfiltration, destructive behavior, or unsafe persistence.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.