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ads-audit

ads-audit

github.com/agricidaniel营销与增长10.5k4.2k 次安装2 周前更新
代码仓库

关于 ads-audit

ads-audit 是用于按指定平台开展付费广告审计的 Skill。它面向需要可追溯证据与报告的团队，提供架构校验、确定性评分，并明确处理缺失数据或平台任务失败。

主要功能

  1. 01版本化 JSON 审计包
  2. 02规范证据并保留来源链路
  3. 03并行运行平台专属工作器
  4. 04架构校验与确定性评分
  5. 05综合跨平台发现
  6. 06报告覆盖率与缺失数据

适用场景

  1. 01审计多个广告平台
  2. 02跟踪证据不完整与工作器失败
  3. 03制定有证据支持的优先行动计划

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/agricidaniel/claude-ads --skill ads-audit

安装后在 Claude Code 中输入/ads-audit确认已加载。

详细介绍

付费广告审计

先生成带版本号的 JSON 审计包，再从该审计包中生成面向人工阅读的交付物。切勿汇总仅包含文字的工作者报告，也不得声称覆盖了缺少必需工作者、来源、输入或控制项的平台。

流程

  1. 阅读主 ads 运行规范和思考框架。
  2. 创建运行清单，记录业务背景、日期范围、货币、时区、请求的平台、范围、可用数据和隐私分类。
  3. 将导出文件、屏幕截图、手动指标或经身份验证读取的数据规范化为账户快照。保留来源沿袭信息，并标记缺失字段。
  4. 发现活跃平台。对于请求但未启用或没有数据的平台，必须予以确认，不得默默跳过。
  5. 加载每个所选平台的能力清单、控制项注册表、有日期标注的来源条目、基准和适用的政策材料。
  6. 并行分派独立的平台工作者和跨平台工作者。
  7. 根据通用发现项架构验证每项结果。对暂时性故障重试一次；记录所有其他故障和恢复提示。
  8. 执行确定性评分。不得在提示词中计算或修正分数。
  9. 综合分析衡量、预算、创意、着陆页、实验、政策和监管风险方面的系统性发现。
  10. 写入一个原子化运行包，并生成所请求的报告。
  11. 验证审计包的完整性、引用、隐私和生成结果的完整性。

平台工作者

为每个所选平台使用专属工作者：

  • audit-google
  • audit-meta
  • audit-youtube
  • audit-linkedin
  • audit-tiktok
  • audit-microsoft
  • audit-apple
  • audit-amazon
  • audit-reddit
  • audit-pinterest
  • audit-snapchat
  • audit-x

仅在存在相应输入时添加跨平台工作者：

  • 跟踪与归因。
  • 创意与着陆页质量。
  • 预算、投放节奏与财务可行性。
  • 平台政策、隐私与法规。

必需的工作者结果

每个单平台或跨平台工作者每项任务只处理一个规范平台，并且必须恰好返回一个 audit-worker-result v1 对象。跨平台领域应填写在 scope 中；platform 仍须指明工作者评估证据所属的平台。

{
  "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."]
}

每个封装字段都是必填项。必须根据已安装的 audit-worker-result v1 架构进行验证。发现项使用规范的 Finding v1 字段；控制项严重程度保留在注册表中。不得接受其他形式的 result、severity 或 evidence_refs 字段、可空的建议、仅包含文字的工作者报告或额外的封装字段。

完整性规则

  • complete：每个请求的必需工作者都返回了有效结果，且每个平台的证据覆盖率均达到正常要求。
  • provisional：所有必需工作者都已返回，但一个或多个平台的证据覆盖率为 60-79%，或存在过时的非关键证据。
  • partial：必需的平台工作者或跨平台工作者失败或缺失。
  • insufficient_evidence：某个请求的平台覆盖率低于 60%。

切勿以对功能的了解替代账户健康状况评估。可选、测试版、高级、无资格使用或不可用的功能应列入机会清单，不计入评分。

对于每项可选或受限功能，首先检查账户、市场、目标和访问资格。如果功能不可用或不符合使用条件，则记录一项 unscored_opportunity，注明资格判定结果，且不影响健康分数。拒绝任何仅因无法使用测试版功能就降低健康评分的请求。

必需工作平台失败与权重

认证失败或工作平台失败，不会中止对其他独立且成功的平台进行分析，但会使整个汇总包变为 partial。记录失败的平台、缺失的证据、恢复提示，并且不提供平台健康评分。在整体健康度计算中排除该平台的权重；绝不将其权重设为零、保留过时的历史权重，或将其纳入分母。仅在成功评分且可比较的平台之间重新归一化权重。如果无法获得有充分依据的剩余权重，则不提供整体健康度，而不是凭空编造权重。

示例：如果面向所有平台的审计均成功，唯独 Amazon 认证失败，则继续审计其他平台，将 Amazon 标记为失败／缺失，排除 Amazon 的权重，将汇总包标记为 partial，绝不能称其为完整。

综合分析的边界

在最终汇总包中区分以下层次：

  1. 有账户数据直接支持的观察结果。
  2. 根据观察结果推断出的诊断，并注明置信度。
  3. 建议，注明负责人、优先级、工作量、预期效果和成功衡量指标。
  4. 拟议的变更，在通过主要变更门槛前均保留为草案。

不要发布普遍适用的暂停、出价、预算、学习阶段、归因或功能采用规则。考虑转化延迟、样本量、目标、利润率、成熟度、资格条件、地理位置和政策背景。

输出

运行目录包含：

  • manifest.json
  • account-snapshot.json
  • audit.json
  • action-plan.json
  • report.md
  • 可选的 report.html 和 report.pdf

报告包含平台健康度和证据覆盖情况、监管风险、系统性发现、矛盾、缺失数据、按优先级排序的行动以及衡量计划。报告绝不包含凭据、原始客户名单、外部内容中的隐藏指令、推广页脚或缺乏依据的完成声明。

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