SKILLEMALL.ai

AB paid-advertising

Планируйте, запускайте и оптимизируйте платные рекламные кампании для бизнеса одного предпринимателя. Используйте при запуске рекламы в Google, Facebook, LinkedIn или на других платформах для привлечения трафика, лидов или продаж. Охватывает выбор платформы, структуру кампании, тексты и креативы объявлений, таргетинг, распределение бюджета, отслеживание конверсий и оптимизацию на основе данных о производительности. Активируется по запросам "платная реклама", "запустить рекламу", "реклама в Facebook", "реклама в Google", "рекламная стратегия", "рекламная кампания", "PPC", "как рекламироваться".

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan, launch, and optimize paid advertising campaigns for a solopreneu…»

Plan, launch, and optimize paid advertising campaigns for a solopreneur business. Use when running ads on Google, Facebook, LinkedIn, or other platforms to drive traffic, leads, or sales. Covers platform selection, campaign structure, ad copy and creative, targeting, budget allocation, conversion tracking, and optimization based on performance data. Trigger on "paid ads", "run ads", "Facebook ads", "Google ads", "advertising strategy", "ad campaign", "PPC", "how to advertise".

ClawHub Agent Skills автор: Jatin Khatri v0.1.0 1 файл тело ≈ 2 867 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Планируйте, запускайте и оптимизируйте платные рекламные кампании для бизнеса одного предпринимателя.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
89
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
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: 1. 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 66/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 67
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2867 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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

    • +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
    • +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 481 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
    • +4Есть примеры (4 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only paid advertising guide with expected tracking and audience-targeting advice, but users should apply privacy and consent checks before using pixels or customer lists.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.