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Agent Skill · 待分类

ads-math(广告数学)

ads-math 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ads-math 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 1,392。

总安装 3,525周安装 144GitHub Stars 3,880下载 1,140核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ads-math(广告数学)
来源仓库:https://github.com/agricidaniel/claude-ads
仓库路径:skills/ads-math
安装命令:
npx skills add https://github.com/agricidaniel/claude-ads --skill ads-math
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/agricidaniel/claude-ads --skill ads-math

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

ads-math 提供 PPC 财务计算模型,包括 CPA、ROAS 等核心指标分析与趋势解读。适用于广告预算规划、绩效归因与 ROI 预测等需要量化决策的场景。支持从导出数据或口头描述中提取输入参数,展示计算公式与行业基准对比。可处理历史数据以识别趋势,但需用户提供清晰的时间段与数值定义。

建议结合真实投放数据使用,避免因输入错误导致误导性结论。

来源仓库内路径:skills/ads-math

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/agricidaniel/claude-ads --skill ads-math;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

ads-math 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/agricidaniel/claude-ads --skill ads-math。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ads-math 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ads-math 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

ads-math 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

ads-math 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,525 次,近一周安装 144 次,下载 1,140 次,GitHub 3,880 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ads-math 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 3,880 星,维护活跃度相对可查。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
ads-math

广告数学 · 本页

3,5253,880只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

PPC Financial Calculator & Modeling

Process

  1. Ask the user what calculation they need (or detect from context)
  2. Collect required inputs (from pasted data, exports, or verbal description)
  3. Perform calculations with clear formulas shown
  4. Present results with interpretation and recommendations
  5. Flag any concerning metrics or benchmarks

Calculators

1. CPA Calculator

CPA = Total Spend / Total Conversions

Inputs needed:
- Total ad spend (period)
- Total conversions (same period)

Output:
- CPA with period context
- CPA trend (if historical data provided)
- Comparison to industry benchmark (from benchmarks.md)

2. ROAS Calculator

ROAS = Revenue from Ads / Ad Spend
ROAS% = (Revenue - Spend) / Spend × 100

Inputs needed:
- Total ad spend
- Total revenue attributed to ads

Output:
- ROAS as ratio (e.g., 3.5x) and percentage (250%)
- Break-even ROAS (based on margins if provided)
- Comparison to platform benchmarks

3. Break-Even Analysis

Break-Even CPA = Average Order Value × Profit Margin
Break-Even ROAS = 1 / Profit Margin

Inputs needed:
- Average order value (AOV) OR average deal value
- Profit margin (gross margin %)
- Current CPA or ROAS

Output:
- Maximum profitable CPA
- Minimum profitable ROAS
- Current headroom (how far above/below break-even)
- Recommendation: scale, maintain, or cut

4. Impression Share Opportunity

Impression Share Lost (Budget) = opportunity from budget increase
Impression Share Lost (Rank) = opportunity from bid/quality improvement

Revenue Opportunity = Current Revenue × (1 / Current IS - 1)

Inputs needed:
- Current impression share %
- IS lost to budget %
- IS lost to rank %
- Current spend and conversions

Output:
- Estimated additional conversions from full IS
- Budget needed for full IS (estimated)
- Priority: budget increase vs quality improvement

5. Budget Forecasting

Projected Spend = Daily Budget × Days in Period
Projected Conversions = Projected Spend / Historical CPA
Projected Revenue = Projected Conversions × AOV

Scaling scenarios:
- Conservative: +20% budget → estimated impact
- Moderate: +50% budget → estimated impact
- Aggressive: +100% budget → estimated impact (with diminishing returns caveat)

Inputs needed:
- Current daily budget
- Historical CPA (last 30 days)
- Forecast period
- AOV (if revenue projection needed)

Output:
- 3 scenarios with spend, conversions, revenue projections
- Diminishing returns warning for aggressive scaling
- 20% scaling rule reminder (never increase >20% at a time)

6. LTV:CAC Ratio

CAC = Total Marketing Spend / New Customers Acquired
LTV = Average Revenue per Customer × Average Customer Lifespan
LTV:CAC Ratio = LTV / CAC

Inputs needed:
- Total marketing spend (all channels)
- New customers acquired
- Average revenue per customer (monthly or annual)
- Average customer lifespan (months)
- Optional: gross margin for unit economics

Output:
- LTV:CAC ratio with interpretation:
  - <1:1 = losing money on every customer
  - 1:1-2:1 = break-even to marginal
  - 3:1 = healthy (SaaS benchmark)
  - 5:1+ = may be under-investing in growth
- Payback period: months to recover CAC
- Recommendation based on ratio

7. MER (Marketing Efficiency Ratio)

MER = Total Revenue / Total Marketing Spend

Inputs needed:
- Total business revenue (period)
- Total marketing spend across ALL channels (same period)

Output:
- MER ratio (e.g., 5.0x)
- Interpretation:
  - E-commerce: 3-5x typical, 8x+ excellent
  - SaaS: 5-10x typical (higher margins)
  - Local service: 3-8x typical
- Comparison to business-type benchmark
- Note: MER captures blended efficiency including organic, brand, and retention

Incrementality & Advanced Measurement

For advanced accounts evaluating cross-channel contribution:

  • Meta Incremental Attribution (launched April 2025): AI-powered holdout testing measuring real causal impact. Evaluate if budget exceeds $5K/month.
  • Google Meridian (2025): Open-source Marketing Mix Model for incrementality measurement across channels.
  • These tools complement PPC math calculations by measuring what would NOT have happened without the ad spend.

For large accounts detecting small effects (5% MDE), multiply the 10% MDE sample by ~4x.

Quick Formulas Reference

MetricFormula
CPASpend / Conversions
ROASRevenue / Spend
CTRClicks / Impressions × 100
CVRConversions / Clicks × 100
CPCSpend / Clicks
CPM(Spend / Impressions) × 1,000
CPLSpend / Leads
Break-Even CPAAOV × Margin%
Break-Even ROAS1 / Margin%
LTVARPU × Avg Lifespan
CACTotal Marketing / New Customers
MERTotal Revenue / Total Marketing
Impression Share OppRevenue × (1/IS - 1)

Output Format

## PPC Financial Analysis

### [Calculator Name]

**Inputs:**
- [Listed inputs with values]

**Results:**
| Metric | Value | Benchmark | Status |
|--------|-------|-----------|--------|
| [Metric] | [Value] | [Benchmark] | PASS/WARNING/FAIL |

**Interpretation:**
[1-2 sentence analysis]

**Recommendation:**
[Actionable next step]

Data to Request

If the user doesn't provide enough data, ask for:

  • Platform and campaign type
  • Time period for analysis
  • Spend and conversion data
  • Revenue data (if ROAS/break-even needed)
  • Margin data (if break-even/LTV needed)
  • Business type (for benchmark comparison)

平台分布

Claude

33.88%
按下载量换算386

Codex

32.72%
按下载量换算373

Cursor

17.28%
按下载量换算197

Gemini CLI

10.61%
按下载量换算121

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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