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82信頼性の高いメール実験を設計する
メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。
ショッピング商品フィードを最適化
カタログデータの不備や商品情報の不一致は、不承認やショッピング広告のパフォーマンス低下を招く可能性があります。このスキルはフィードを監査し、情報源に基づく具体的な修正案を提示します。
このリクエストをエージェントにコピーしてください。正規の Skill ページとマニフェストが含まれています。
Review the Skillstore skill "product-feed-optimizer" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.エージェントは引き続き計画を提示し、セキュリティポリシーで必要な確認を求める必要があります。
AI エージェント、クローラー、スクリプトがページ全体ではなく整理されたコンテキストを必要とする場合は、これらのリンクを使ってください。
「product-feed-optimizer」を使用しています。 ある靴商品にはGTINがなく、在庫ありと記載されていますが、リンク先のランディングページでは売り切れています。
期待される結果:
ステータス:情報源が必要です。検証済みのGTINを提供するか、有効な免除を証明する文書を用意してください。在庫状況は、カタログの情報源とランディングページを確認した後にのみ変更してください。
「product-feed-optimizer」を使用しています。 検証済みのブランド、モデル、素材、サイズ情報がある黒いランニングシューズについて、一般的すぎるタイトルを書き換えてください。
期待される結果:
推奨タイトル:Acme Sprint 4 ランニングシューズ ブラック メッシュ メンズ US 10。このタイトルでは、検証済みの検索属性を先頭に配置し、宣伝表現を削除しています。
「product-feed-optimizer」を使用しています。 承認済みカタログを商品タイプ、ブランド、利益率ラベル別にグループ化してください。
期待される結果:
推奨構成:商品タイプごとに分岐させ、その下をブランド別に分割します。既存の利益率ラベルは、値が完全に揃っている場合に限り、レポート作成と入札に使用してください。
All 52 static findings are false positives caused by Markdown formatting, documentation links, and homepage metadata. The skill instructs local analysis of user-supplied product-feed data and explicitly treats exported content as untrusted input; no prompt injection, credential collection, data exfiltration, or executable command was found.
バージョン付き評価レポート、中立的なバッジ、埋め込みカード、引用を共有できます。Skillstore は証拠を報告しますが、この Skill が安全かどうかは判断しません。
https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer/audits/6?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>aaron-he-zhu. (2026). product-feed-optimizer security audit report (audit version 6) [Author version 19.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer/audits/6@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-product-feed-optimizer-2026,
author = {aaron-he-zhu},
title = {product-feed-optimizer security audit report (audit version 6)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
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note = {Author version 19.0.0}
}cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "product-feed-optimizer security audit report (audit version 6)"
version: "19.0.0"
type: report
authors:
- name: "aaron-he-zhu"
date-released: "2026-07-27"
url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-product-feed-optimizer/audits/6"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:aaron-he-zhu-product-feed-optimizer:audit:6"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
不承認となった各商品について、考えられる原因、必要な根拠、フィードの修正案を対応付けます。
正確なバリエーションと商品詳細を維持しながら、購入意向の高い属性を使用して商品タイトルを書き換えます。
既存のカタログ項目を使用して、承認済み商品をリスティンググループまたはアセットグループに整理します。
この商品行を確認し、欠落している必須属性と考えられる不承認理由を特定してください。データを捏造せず、各修正内容を説明してください:[product row]。
このショッピングフィードのエクスポートを監査してください:[feed]。欠落項目、識別子の問題、価格または在庫状況の不一致、および情報源に基づく推奨修正を一覧にしてください。
正確な属性を先頭に配置して、これらのタイトルを[vertical]向けに書き換えてください。実在する各ブランド、モデル、仕様、バリエーションを維持してください。不足している元データを指摘してください。
このフィードと診断レポートを分析してください:[inputs]。不承認への対応に優先順位を付け、修正後の属性を提案し、ポリシー上のリスクを指摘して、[campaign goal]に適したリスティンググループを設計してください。
作成者
aaron-he-zhuライセンス
Apache-2.0
作者バージョン
v19.0.0
Skillstore リビジョン
r2
リポジトリ
https://github.com/aaron-he-zhu/aaron-marketing-skills/tree/main/ad/research/product-feed-optimizer参照
0715a6e09ea875c8e28cb705ce87cc83045e69c1
メンテナンスの新しさ
2026/7/29
利用状況
3 ダウンロード · 1 閲覧
ファイル構成
信頼性の高いメール実験を設計する
メールテストでは、設計の検出力が不足していたり複数の変数を変更したりするため、結論が弱くなりがちです。このスキルは、厳密な計画を作成し、不確実性を考慮して結果を解釈します。
同意状況を考慮したメールセグメントの構築
メール担当チームでは、同意状況を考慮した一貫性のあるオーディエンス定義が不足しがちです。このスキルは、自社保有データのエクスポートを、測定可能な行動、RFM、ライフサイクル、配信除外セグメントへ変換します。
広告からページへのランディング体験を確認
広告とランディングページで異なる訴求をすると、キャンペーンの関連性が失われます。このスキルは5つの継続性領域を確認し、焦点を絞った修正リストを作成します。
より安全な広告配信先除外プランを作成
安全でない、または関連性の低い広告配信先は、ブランドを損ない、キャンペーン費用を無駄にする可能性があります。このスキルは、配信先レポートと安全要件を文書化された除外プランに変換します。
コンバージョン値を利益にマッピング
売上ベースの入札では、利益率の低い販売が優先されることがあります。このスキルは、限界利益を反映したコンバージョン値を構築し、検証します。
メール配信設定と頻度コントロールを設計する
メールのトピックや配信頻度がニーズに合わない場合、購読者は離脱する可能性があります。このスキルは、明確なコントロールを設計し、すべての選択肢を適用可能なルールに対応付けます。
Track Long Tasks With a Portable State Ledger
作成者 glenskii
Long technical tasks lose decisions, evidence, and next actions across sessions. This skill maintains a concise Markdown state file with reviewed local evidence references.
Verify AI Deliverables with Evidence
作成者 jadeyingwah
AI work can appear complete before the result is opened, tested, or checked against the request. This skill adds staged planning, real-environment verification, and honest completion levels.
あらゆるタスクに適したAIツールを選択
作成者 0xDarkMatter
多数のスキルやエージェントから選択することで、技術作業が遅れる場合があります。このスキルは、簡潔なカタログと選択ルールを使用して、各タスクを目的に特化したツールに割り当てます。
本番環境向けLLMプロンプトを最適化
作成者 wshobson
LLMプロンプトは、指示、例、評価基準が不明確なために失敗することがよくあります。このスキルは、Claude、Codex、Claude Code、および同様のツールでプロンプトを改善するためのテンプレートとワークフローを提供します。
GitHub Issues をラベルで整理する
作成者 C0ntr0lledCha0s
大規模なリポジトリでは、issue のラベルに一貫性がなかったり、マイルストーンが不明確だったりすると時間を失います。このスキルは、分類体系の作成、一括更新の実行、GitHub ワークフローを通じた進捗報告を支援します。
Create Reflective Tarot Readings
作成者 gokimedia
Tarot requests can become inconsistent or overconfident without a structured source. This skill uses a bundled 78-card dataset and defined spreads for reflective interpretations.