Ad Campaign Analyzer

Ad Campaign Analyzer

【免费下载链接】goose-skillsLibrary of Growth & GTM skills + data APIs for Claude Code, Codex, Cursor to run ads, social, content, lead gen, seo and data scraping项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/go/goose-skills

Take raw campaign performance data and turn it into clear decisions. This skill doesn't just summarize metrics — it diagnoses problems, identifies winners, checks statistical significance, and tells you exactly what to cut, scale, and test next.

### 3. 使用场景（When to Use） 列出技能的主要使用场景，帮助用户快速判断是否适合他们的需求： ```markdown ## When to Use - "Analyze my Google Ads performance" - "Which ads should I kill?" - "Is this campaign working?" - "Where am I wasting ad spend?" - "Optimize my Meta Ads" - "How should I split my ad budget?"

4. 详细使用指南

这是SKILL.md的核心部分，应该包含：

输入要求- 用户需要提供什么数据处理步骤- 技能的执行流程输出格式- 结果如何呈现示例代码- 具体的命令和参数

5. 触发短语（Trigger Phrases）

列出AI助手可以识别并触发该技能的短语：

## Trigger Phrases - "Analyze my ad campaign performance" - "Which ads should I pause?" - "Where am I wasting ad budget?" - "Is my Google Ads campaign working?" - "Optimize my Meta Ads spend"

skill.meta.json：机器可读的元数据

skill.meta.json是技能的机器可读配置文件，必须符合JSON Schema规范。让我们深入了解每个字段：

必填字段

{ "slug": "ad-campaign-analyzer", "category": "composites", "tags": ["ads"], "installation": { "base_command": "npx goose-skills install ad-campaign-analyzer", "supports": ["claude", "cursor", "codex"] } }

字段详解：

可选字段

{ "domain": "ads", "features": ["statistical-analysis", "budget-optimization"], "github_url": "https://github.com/example/skill-repo", "author": "Your Name", "example_prompt": "Analyze my Google Ads campaign and tell me where to optimize", "requires_skills": ["media-proxy"], "requires_tools": ["apollo-api"] }

可选字段说明：

• domain：技能所属领域，如ads、brand、lead-generation等
• features：技能特性数组，用于更精细的分类
• github_url：技能源代码仓库地址
• author：技能作者
• example_prompt：示例提示词，显示在技能目录中
• requires_skills：依赖的其他技能数组
• requires_tools：需要的外部工具数组

技能目录结构规范

Goose Skills采用严格的目录结构来组织技能：

skills/ ├── ads/ # 领域目录 │ ├── capabilities/ # 基础能力 │ │ ├── create-image-fal/ │ │ │ ├── SKILL.md │ │ │ └── skill.meta.json │ │ └── media-proxy/ │ │ ├── SKILL.md │ │ └── skill.meta.json │ ├── composites/ # 复合技能 │ │ └── ad-campaign-analyzer/ │ │ ├── SKILL.md │ │ └── skill.meta.json │ └── packs/ # 技能包 │ └── video-ad-formats/ │ ├── SKILL.md │ └── skill.meta.json ├── lead-generation/ │ ├── capabilities/ │ │ └── apollo-lead-finder/ │ │ ├── SKILL.md │ │ └── skill.meta.json └── ...

目录命名规则：

1. 领域目录：使用kebab-case，如lead-generation
2. 技能目录：使用kebab-case，必须与slug字段一致
3. 文件命名：必须为SKILL.md和skill.meta.json

验证和构建流程

1. 验证技能元数据

使用验证脚本检查技能是否符合规范：

node scripts/validate-skills.js

验证脚本会检查：

• SKILL.md和skill.meta.json是否存在
• slug与目录名是否一致
• category与目录层级是否匹配
• tags是否在允许的列表中
• 所有必填字段是否完整
• JSON格式是否正确

2. 构建技能索引

验证通过后，构建技能索引：

node scripts/build-index.js

这会生成skills-index.json文件，包含所有技能的元数据，供AI助手使用。

3. 常见验证错误

最佳实践和编写技巧

1. 编写高质量的SKILL.md

清晰的结构- 使用层次分明的标题具体的示例- 提供可运行的代码示例完整的文档- 涵盖所有使用场景和参数用户友好- 从用户角度出发，解决实际问题

2. 设计有效的skill.meta.json

准确的分类- 正确选择category和domain完整的标签- 使用所有相关的tags明确的依赖- 列出所有required_skills和requires_tools详细的示例- 提供有代表性的example_prompt

3. 测试你的技能

在提交前，确保：

• 技能能正确安装：npx goose-skills install <your-skill>
• SKILL.md格式正确，无语法错误
• skill.meta.json通过JSON Schema验证
• 技能在实际场景中能正常工作

实际示例分析

让我们分析一个完整的技能示例：skills/ads/composites/ad-campaign-analyzer/

SKILL.md亮点：

• 详细的使用场景描述
• 分阶段的处理流程（Phase 0-5）
• 具体的输入输出格式
• 完整的触发短语列表

skill.meta.json亮点：

• 正确的category和domain设置
• 准确的tags数组
• 完整的installation配置
• 清晰的description字段

调试和故障排除

1. 验证失败怎么办？

首先运行验证脚本查看具体错误：

node scripts/validate-skills.js

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