SKILLEMALL.ai

AB b2b-saas-paid-ads

Конструктор стратегий платной рекламы для B2B SaaS. Используйте этот навык, когда пользователь хочет спланировать, разработать или оптимизировать кампании платной рекламы. Триггеры для фраз вроде «стратегия платной рекламы», «реклама в LinkedIn», «Google Ads для B2B», «рекламная кампания», «запустить платную рекламу», «реклама Meta для SaaS», «ретаргетинговая кампания», «реклама для привлечения спроса», «план платных медиа», «PPC стратегия», «текст объявления», «бриф на рекламный креатив», «платная реклама в соцсетях» или любой запрос на планирование платной рекламы для B2B SaaS.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«B2B SaaS paid advertising strategy builder. Use this skill whenever th…»

B2B SaaS paid advertising strategy builder. Use this skill whenever the user wants to plan, design, or optimize paid advertising campaigns. Trigger for phrases like "paid ads strategy", "LinkedIn ads", "Google ads for B2B", "ad campaign", "run paid", "Meta ads for SaaS", "retargeting campaign", "demand gen ads", "paid media plan", "PPC strategy", "ad copy", "ad creative brief", "paid social", "how should we spend our ad budget", or any request to plan paid advertising for B2B SaaS.

ClawHub Agent Skills автор: René Hdz v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 847 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Конструктор стратегий платной рекламы для B2B SaaS.

Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

СправочникМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
68/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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: 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 68/100

    • 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
    • 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: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 847 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 14 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 486 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a text-only paid advertising planning skill with no code, credentials, system access, or hidden behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.