BC Detect & Refresh Ad Copy Fatigue with AI Analysis
Обнаружение усталости рекламных текстов и автоматическое предложение микро-изменений путем анализа снижения CTR/CPC в кампаниях Facebook, Google и LinkedIn. Используйте, когда пользователю требуется восстановление производительности, стратегии ротации креативов или мониторинг состояния рекламы в реальном времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Detect ad copy fatigue and auto-suggest micro-pivot refreshes by analy…»
Detect ad copy fatigue and auto-suggest micro-pivot refreshes by analyzing CTR/CPC degradation across Facebook, Google, and LinkedIn campaigns. Use when the user needs performance recovery, creative rotation strategies, or real-time ad health monitoring.
Обнаружение усталости рекламных текстов и автоматическое предложение микро-изменений путем анализа снижения CTR/CPC в кампаниях Facebook, Google и LinkedIn.
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, согласованность
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».
Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Утечка данных
exfil-webhook-urlSKILL.md:204URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (в кавычках — упоминание, а не команда)export SLACK_WEBHOOK_URL="https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL"
в кавычках
Просканировано файлов: 2. 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 "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 60/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 4, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (Detect & Refresh Ad Copy Fatigue with AI Analysis) не совпадает с папкой (ad-copy-fatigue-detector-refresher)
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 65
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3469 токенов
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)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 254 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 28 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (16 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.