BC greenhelix-agent-agentic-advertising
Агентская реклама: создание автономных агентов по покупке медиа. Создание автономных агентов по покупке рекламы: обнаружение издателей, проверка доверия, эскроу-расходы на рекламу, отслеживание рентабельности инвестиций в реальном времени, гарантии соответствия требованиям и управление кампаниями в масштабе парка. Включает подробные примеры кода Python с полной интеграцией API.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Agentic Advertising: Build Autonomous Media-Buying Agents. Build auton…»
Agentic Advertising: Build Autonomous Media-Buying Agents. Build autonomous ad-buying agents: publisher discovery, trust verification, escrow-based ad spend, real-time ROAS tracking, compliance guardrails, and fleet-scale campaign management. Includes detailed Python code examples with full API integration.
Агентская реклама: создание автономных агентов по покупке медиа.
Как процесс C 52/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, стоимость исполнения
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 19289 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "price_usd" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "content_type" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "executable" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "install" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "credentials"
Процессный рейтинг: все десять параметров 52/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 10Стоимость исполнения. Тело инструкции 19289 токенов: вытесняет саму задачу из окна
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 74, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 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)
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 308 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 51 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (30 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 63.