ads-audit — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Аудит платного трафика по Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat и X: сначала JSON-бандл, потом отчёты.
npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a claude-codeЧто делает ads-audit
Скилл проводит аудит платного трафика по одной платформе или нескольким сразу, а платформы берёт из списка: Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, X. Сначала собирается версионный JSON-бандл, а человеческие отчёты рендерятся уже из него. Поэтому выводы не рассыпаются, когда часть данных пришла скриншотами, а часть — выгрузкой из кабинета.
Внутри работают отдельные воркеры по платформам (audit-google, audit-meta, audit-tiktok и остальные) плюс сквозные: трекинг и атрибуция, креативы и посадочные, бюджет и пейсинг, политики и приватность. Каждый воркер возвращает объект audit-worker-result v1 по общей схеме, баллы считает детерминированный шаг, не модель. Нужен основной контракт ads и установленная схема audit-worker-result v1: без них процедура не пойдёт дальше первого шага.
Если один воркер упал на авторизации, аудит остальных платформ продолжается, но весь бандл помечается partial, а вес упавшей платформы выбрасывается из портфельного здоровья, а не обнуляется. В отчёте остаются подсказки на восстановление и список недостающих данных. Это и есть повод поставить скилл: он не назовёт прогон complete, когда половины доказательств нет.
Какие задачи решает
- прогнать аудит сразу по нескольким кабинетам и получить один бандл
- отделить наблюдения по данным от диагнозов и приоритетных рекомендаций
- посчитать портфельное здоровье, выбросив вес платформы с упавшей авторизацией
- собрать
action-plan.jsonс владельцами действий и метриками успеха - найти противоречия между источниками и подсказки, чем закрыть пробелы
Примеры запросов агенту
- Проведи аудит Google и Meta по этой выгрузке и собери `report.md` с приоритетами
- Amazon не авторизовался — пересчитай бандл как `partial` и убери его вес из портфельного здоровья
- Отдельно проверь трекинг и атрибуцию сквозным воркером и покажи, где данные расходятся
Как установить ads-audit
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/ads-audit/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/ads-audit/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/ads-audit/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/ads-audit/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install AgriciDaniel/claude-ads ads-audit2Вручную: положить файлы
.github/skills/ads-audit/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/AgriciDaniel/claude-ads --path skills/ads-auditВручную: положить файлы
.devin/skills/ads-audit/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Из того же набора20
Весь набор →Похожие
Вопросы о ads-audit
Как установить ads-audit в Claude Code?
Выполните npx skills add AgriciDaniel/claude-ads --skill ads-audit -a claude-code, затем проверьте, что файл скилла лежит по пути ~/.claude/skills/ads-audit/SKILL.md.
Что делает ads-audit?
Собирает снимок рекламного аккаунта, раздаёт проверки воркерам по платформам, валидирует их результаты по общей схеме и пишет версионный JSON-бандл. Из бандла уже рендерятся report.md и, если нужно, report.html и report.pdf.
Что нужно, чтобы скилл отработал?
Основной контракт ads с процедурой и мышлением, а также установленная схема audit-worker-result v1. Ещё нужны сами данные: выгрузки, скриншоты или авторизованное чтение кабинетов.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: ads-audit
description: "Run a source-grounded paid-advertising audit for one or more of Google, Meta, YouTube, LinkedIn, TikTok, Microsoft, Apple, Amazon, Reddit, Pinterest, Snapchat, and X. Use for full ad checks, account health reviews, paid-media diagnostics, partial audits after authentication or worker failure, missing-platform weighting, beta-feature eligibility and scoring, spend audits, tracking audits, or prioritized opportunities and risks."
---
# Paid 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-google`
- `audit-meta`
- `audit-youtube`
- `audit-linkedin`
- `audit-tiktok`
- `audit-microsoft`
- `audit-apple`
- `audit-amazon`
- `audit-reddit`
- `audit-pinterest`
- `audit-snapchat`
- `audit-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.
```json
{
"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.json`
- `account-snapshot.json`
- `audit.json`
- `action-plan.json`
- `report.md`
- Optional `report.html` and `report.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.
© AgriciDaniel · MIT · AgriciDaniel/claude-ads