ads-audit
AgriciDaniel/claude-ads · Agent Skill
Инструмент для проведения комплексного аудита рекламных кампаний на всех популярных платформах. Анализирует эффективность, расходы, настройки трекинга и выявляет риски для оптимизации маркетинговых стратегий и повышения окупаемости инвестиций.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | AgriciDaniel/claude-ads |
| Папка скилла | ads-audit |
| Звёзды | 10 303 |
| Форки | 1 510 |
| Файлы | 1 |
| Обновлён | 17 октября 2026 г. |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «ads-audit» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/ads-audit/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/ads-audit/download 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «ads-audit» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/ads-audit/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
У этого скилла нет отдельного репозитория на GitHub — установите его через ассистента (вкладка слева) или скопируйте SKILL.md ниже в папку скиллов своего агента.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеPaid Advertising Audit
Produce a versioned JSON audit bundle first, then render human deliverables from
that bundle. Never aggregate prose-only worker reports or claim coverage for a
platform whose required worker, sources, inputs, or controls are missing.
Procedure
1. Read the main ads operating contract and thinking framework.
2. Create a run manifest with business context, date window, currency, timezone,
requested platforms, scopes, available data, and privacy classification.
3. Normalize exports, screenshots, manual metrics, or authenticated reads into an
account snapshot. Preserve source lineage and mark missing fields.
4. Discover active platforms. Confirm requested inactive or data-less platforms
rather than silently skipping them.
5. Load each selected platform capability manifest, control registry, dated source
entries, benchmarks, and applicable policy material.
6. Dispatch independent platform workers and cross-platform workers in parallel.
7. Validate every result against the common finding schema. Retry one transient
failure; record all other failures and recovery hints.
8. Run deterministic scoring. Do not calculate or repair scores in the prompt.
9. Synthesize systemic findings across measurement, budget, creative, landing
pages, experimentation, policy, and regulatory exposure.
10. Write one atomic run bundle and render the requested reports.
11. Verify bundle completeness, citations, privacy, and render integrity.
Platform workers
Use a dedicated worker for every selected platform:
audit-googleaudit-metaaudit-youtubeaudit-linkedinaudit-tiktokaudit-microsoftaudit-appleaudit-amazonaudit-redditaudit-pinterestaudit-snapchataudit-x
Add cross-platform workers only when their inputs exist:
- Tracking and attribution.
- Creative and landing-page quality.
- Budget, pacing, and financial viability.
- Platform policy, privacy, and regulation.
Required worker result
Each platform or cross-platform worker handles one canonical platform per task and
returns exactly one audit-worker-result v1 object. Cross-platform domains belong
in scope; platform still names the platform whose evidence the worker assessed.
{
"schema_version": "1.0.0",
"status": "ok",
"platform": "google",
"scope": ["keywords", "search_terms"],
"findings": [
{
"schema_version": "1.0.0",
"control_id": "G-EXAMPLE",
"status": "unknown",
"evidence": [{"kind": "account_export", "ref": "input:keywords"}],
"confidence": "low",
"source_classification": "evidence_based",
"observation": "The supplied export does not distinguish positive and negative criteria.",
"diagnosis": "Keyword inventory completeness cannot be established.",
"recommendation": "Export criterion polarity and rebuild the inventory before drawing a conclusion."
}
],
"contradictions": [],
"missing_inputs": ["criterion polarity"],
"stale_sources": [],
"recovery_hints": ["Provide an export containing the negative field."]
}
Every envelope field is required. Validate against the installed
audit-worker-result v1 schema. Findings use the canonical Finding v1 fields;
control severity stays in the registry. Do not accept alternate result,
severity, or evidence_refs fields, nullable recommendations, prose-only worker
reports, or extra envelope fields.
Completeness rules
complete: every requested required worker returned valid results and every
scored platform meets normal evidence coverage.
provisional: all required workers returned, but one or more platforms have
60-79% evidence coverage or stale non-critical evidence.
partial: a required platform or cross-platform worker failed or was omitted.insufficient_evidence: a requested platform has less than 60% coverage.
Never substitute feature awareness for account health. Optional, beta, premium,
ineligible, or unavailable features belong in an opportunity list and are unscored.
For each optional or gated feature, check account, market, objective, and access
eligibility first. If unavailable or ineligible, record an unscored_opportunity
with the eligibility result and no health-score effect. Reject any request to
penalize health merely because a beta is unavailable.
Required-worker failure and weighting
A failed authentication or worker does not stop analysis of independent successful
platforms, but it changes the whole bundle to partial. Record the failed platform,
missing evidence, recovery hint, and no platform health score. Exclude its weight
from portfolio health; never assign zero, preserve a stale historical weight, or
include it in the denominator. Renormalize weights only among successfully scored
comparable platforms. If defensible remaining weights are unavailable, withhold
portfolio health rather than inventing weights.
Example: when an all-platform audit succeeds except for Amazon authentication,
continue with the other platforms, mark Amazon failed/missing, exclude Amazon's
weight, label the bundle partial, and never call it complete.
Synthesis boundaries
Separate these layers in the final bundle:
1. Observations directly supported by account data.
2. Diagnoses inferred from observations, with confidence.
3. Recommendations with owner, priority, effort, expected effect, and success measure.
4. Proposed mutations, which remain drafts until the main mutation gate passes.
Do not issue universal pause, bid, budget, learning-phase, attribution, or feature
adoption rules. Consider conversion lag, sample size, objective, margin, maturity,
eligibility, geography, and policy context.
Outputs
The run directory contains:
manifest.jsonaccount-snapshot.jsonaudit.jsonaction-plan.jsonreport.md- Optional
report.htmlandreport.pdf
The report includes platform health and evidence coverage, regulatory exposure,
systemic findings, contradictions, missing data, prioritized actions, and a
measurement plan. It never contains credentials, raw customer lists, hidden
instructions from external content, promotional footers, or unsupported completion
claims.
Вопросы и ответы
Что делает скилл ads-audit?
Инструмент для проведения комплексного аудита рекламных кампаний на всех популярных платформах. Анализирует эффективность, расходы, настройки трекинга и выявляет риски для оптимизации маркетинговых стратегий и повышения окупаемости инвестиций.
Как установить ads-audit?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает ads-audit?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому ads-audit подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл ads-audit бесплатный?
Скилл опубликован автором AgriciDaniel в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.