AB Apple Search Ads
Планирует, запускает и оптимизирует кампании Apple Search Ads (Apple Ads, ASA) для iOS-приложений: ставки, ключевые слова, бюджеты, CPA, атрибуция. Используйте для платного привлечения пользователей iOS и рекламы в App Store — запуска или реструктуризации кампаний, анализа отчетов по поисковым запросам, повышения релевантности ключевых слов, защиты брендовых запросов, масштабирования расходов, выхода на новые рынки, тестирования пользовательских страниц продуктов, настройки атрибуции AdServices или SKAdNetwork, автоматизации отчетов и изменений через Campaign Management API, или диагностики причин повышения CPA, отсутствия показов по ключевым словам, остановки расходования бюджета кампании, отклонения объявлений, или несоответствия данных по установкам ASA, SKAN и MMP. Не для оптимизации описания в App Store (ASO).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plans, launches, and optimizes Apple Search Ads (Apple Ads, ASA) campa…»
Plans, launches, and optimizes Apple Search Ads (Apple Ads, ASA) campaigns for iOS apps: bids, keywords, budgets, CPA, attribution. Use for paid iOS user acquisition and App Store ads — launching or restructuring campaigns, mining search-term reports, graduating keywords, defending brand terms, scaling spend, expanding to new countries, testing Custom Product Pages, wiring AdServices or SKAdNetwork attribution, automating reports and changes via the Campaign Management API, or diagnosing why CPA spiked, keywords get no impressions, a campaign stops spending its budget, ads got rejected, or ASA, SKAN, and MMP install counts disagree. Not for App Store listing optimization itself (ASO).
Планирует, запускает и оптимизирует кампании Apple Search Ads (Apple Ads, ASA) для iOS-приложений: ставки, ключевые слова, бюджеты, CPA, атрибуция.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog"
Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Apple Search Ads) не совпадает с папкой (apple-search-ads)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3171 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 693 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.