SKILLEMALL.ai
EN Войти

BB ai-tiktok-ad-script-generator-shopify

Генерация высококонверсионных сценариев рекламных роликов TikTok для e-commerce продуктов Shopify. Выдает варианты хуков, основные сценарии A/B-тестирования, версии для пользовательского контента (UGC), библиотеки призывов к действию (CTA) и заметки по производству. Теперь с режимом Reali-TEA — сценарии, которые кажутся по-настоящему человечными, несовершенными и от которых невозможно оторваться.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate high-converting TikTok ad scripts for Shopify e-commerce prod…»

Generate high-converting TikTok ad scripts for Shopify e-commerce products. Outputs hook variations, main A/B test scripts, UGC versions, CTA libraries, and production notes. Now with Reali-TEA mode — scripts that feel genuinely human, imperfect, and impossible to ignore.

ClawHub Agent Skills автор: DTTNpole-commits v1.0.2 MIT-0 6 файлов тело ≈ 2 606 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Генерация высококонверсионных сценариев рекламных роликов TikTok для e-commerce продуктов Shopify.

Как процесс B 72/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторShopifyМаркетингИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
72/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
50
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: 6. 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 72/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 78
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2606 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 272 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 12 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 78 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a text-only TikTok ad copy skill with an optional authentic-looking UGC mode, so the main risk is advertising disclosure rather than system security.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.