SKILLEMALL.ai

AB ad-budget-rebalancer

Анализ расходов на рекламу в электронной коммерции по Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, Amazon Sponsored и рекламным лентам Xiaohongshu, затем рекомендации по перераспределению бюджета между каналами, типами кампаний и сегментами аудитории. Используйте, когда операторам требуется обзор бюджета, диагностика неэффективных каналов или план ребалансировки микса каналов без доступа к API рекламных платформ в реальном времени.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Analyze ecommerce ad spend notes across Meta Ads, Google Ads, TikTok A…»

Analyze ecommerce ad spend notes across Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, Amazon Sponsored, and Xiaohongshu promotional feeds, then recommend budget reallocation across channels, campaign types, and audience segments. Use when operators need a budget review, underperforming-channel diagnosis, or channel-mix rebalancing brief without live ad platform API access.

ClawHub Agent Skills автор: haidong v1.0.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 916 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Анализ расходов на рекламу в электронной коммерции по Meta Ads, Google Ads, TikTok Ads, Amazon Sponsored и рекламным лентам Xiaohongshu, затем рекомендации по…

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 74/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 40Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 41
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 916 токенов
    • 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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 363 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 11 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
    • +4Есть примеры (0 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill's code, instructions, and requirements are coherent with its stated purpose: it is a heuristic, offline ad-budget reviewer that does not access external services or request secrets.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 13 апр. 2026 г.