Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

ads-landing(广告登陆)

ads-landing 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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-landing 是研究检索类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 49,372。

总安装 655周安装 8GitHub Stars 3下载 65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-landing(广告登陆)
来源仓库:https://github.com/megastep/codex-skills
仓库路径:skills/ads-landing
安装命令:
npx skills add https://github.com/megastep/codex-skills --skill ads-landing
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/megastep/codex-skills --skill ads-landing

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

ads-landing 用于查找、检索和筛选相关信息。适合根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。可在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中辅助信息聚合与匹配。安装前需确认权限范围和维护状态,注意是否触发联网或命令执行。建议结合原始 README 核验具体功能和使用方式。

来源仓库内路径:skills/ads-landing

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/megastep/codex-skills --skill ads-landing;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-landing 怎么安装?

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

ads-landing 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-landing 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-landing 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-landing 用的人多吗?

公开数据是累计安装 655 次,近一周安装 8 次,下载 65 次,GitHub 3 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-landing 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。
  • 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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
ads-landing

广告登陆 · 本页

6553只读未明确有提醒

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

Landing Page Quality for Ad Campaigns

Process

  1. Collect landing page URLs from active ad campaigns
  2. Read ../ads/references/benchmarks.md for conversion rate benchmarks
  3. Read ../ads/references/conversion-tracking.md for pixel/tag verification
  4. Assess each landing page for ad-specific quality factors
  5. Score landing pages and identify improvement opportunities
  6. Generate recommendations prioritized by conversion impact

Message Match Assessment

The #1 landing page issue in ad campaigns — does the page match the ad?

What to Check

  • Headline match: landing page H1 reflects ad copy headline/keyword
  • Offer match: promoted offer (price, discount, trial) is visible above fold
  • CTA match: landing page CTA matches ad's promised action
  • Visual match: consistent imagery between ad creative and page
  • Keyword match: search keyword appears naturally in page content

Message Match Scoring

LevelDescriptionScore
Exact matchHeadline, offer, CTA all align perfectly100%
Partial matchHeadline matches but offer/CTA differs60%
Weak matchGeneric page, loosely related to ad30%
MismatchPage content doesn't reflect ad promise0%

Page Speed Assessment

Slow pages kill conversion rates. For every 1s delay, CVR drops ~7%.

Thresholds (Ad Landing Pages)

MetricPassWarningFail
LCP<2.5s2.5-4.0s>4.0s
FID/INP<100ms100-200ms>200ms
CLS<0.10.1-0.25>0.25
Time to Interactive<3.0s3.0-5.0s>5.0s
Page weight<2MB2-5MB>5MB

Common Speed Issues in Ad Pages

  • Hero images not compressed (use WebP/AVIF)
  • Too many third-party scripts (chat widgets, analytics, heatmaps)
  • Render-blocking CSS/JS above fold
  • No lazy loading for below-fold content
  • Font files not preloaded

Mobile Experience

75%+ of ad clicks come from mobile. Mobile experience is critical.

Mobile Checklist

  • Tap targets: ≥48x48px with ≥8px spacing
  • Font size: ≥16px body text (no pinch-to-zoom needed)
  • Form fields: properly sized, keyboard type matches input (email, phone, number)
  • CTA button: full-width on mobile, visible without scrolling
  • No horizontal scroll
  • Images responsive and properly sized
  • Phone number clickable (tel: link)
  • No interstitials or popups blocking content on load

Trust Signals

Above-the-Fold Trust Elements

  • Company logo visible
  • Social proof (customer count, reviews, ratings)
  • Security badges (SSL, payment security, guarantees)
  • Recognizable client logos (B2B)
  • Star ratings or testimonial snippet

Below-the-Fold Trust Elements

  • Full testimonials with names, photos, companies
  • Case study highlights with specific metrics
  • Certifications, awards, accreditations
  • Privacy policy link
  • Physical address/phone number (local service businesses)

Form Optimization

Form Length Impact on CVR

FieldsExpected CVR ImpactUse Case
1-3 fieldsHighest CVRTop-of-funnel, free offer
4-5 fieldsModerate CVRMid-funnel, qualified leads
6-8 fieldsLower CVRBottom-funnel, sales-ready
9+ fieldsLowest CVROnly for high-value offers

Form Best Practices

  • Pre-fill fields where possible (UTM data, known info)
  • Use multi-step forms for 5+ fields (progressive disclosure)
  • Show progress indicator on multi-step forms
  • Inline validation (don't wait until submit to show errors)
  • Error messages are clear and helpful
  • Submit button text is specific ("Get My Free Quote" not "Submit")
  • Thank you page has clear next steps

Ad-Specific Landing Page Elements

UTM Parameter Handling

  • UTM parameters captured and stored (for attribution)
  • Click IDs preserved: gclid (Google), fbclid (Meta), ttclid (TikTok), msclkid (Microsoft)
  • Parameters passed to form submissions or CRM

Dynamic Content

  • Dynamic keyword insertion in headline (Google Ads feature)
  • Location-specific content for geo-targeted campaigns
  • Audience-specific messaging (different pages for different segments)
  • A/B testing active on key elements (headline, CTA, hero image)

Conversion Tracking

  • Thank you page/event fires correctly for all platforms
  • Form submission triggers conversion event
  • Phone call tracking configured (if applicable)
  • Chat/live agent triggers tracked as micro-conversions

Landing Page Quality by Platform

PlatformKey RequirementNotes
GoogleQS component: landing page experienceDirectly affects ad rank and CPC
MetaPage load speed criticalSlow pages = Meta penalizes delivery
LinkedInProfessional, B2B appropriateMatch LinkedIn's professional context
TikTokMobile-first mandatory95%+ TikTok traffic is mobile
MicrosoftDesktop-optimized matters moreHigher desktop % than other platforms

Output

Landing Page Assessment

Landing Page Health

Message Match:    ████████░░  XX/100
Page Speed:       ██████████  XX/100
Mobile:           ███████░░░  XX/100
Trust Signals:    █████░░░░░  XX/100
Form Quality:     ████████░░  XX/100

Deliverables

  • LANDING-PAGE-REPORT.md — Per-page assessment with scores
  • Message match analysis per ad-to-page combination
  • Page speed improvement priorities
  • Mobile experience fixes
  • Form optimization recommendations
  • Quick Wins sorted by conversion impact

平台分布

Codex

35.3%
按下载量换算23

Claude

32.16%
按下载量换算21

Cursor

17.44%
按下载量换算11

Gemini CLI

9.3%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills