交叉评测意见:广告管理用例清楚,建议补充一条可复跑的 Agent 调用链路 #6
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Delete branch "%!s()"
Deleting a branch is permanent. Although the deleted branch may continue to exist for a short time before it actually gets removed, it CANNOT be undone in most cases. Continue?
交叉评测意见
1. 项目理解
我理解 AdPilot 面向跨境广告投放管理场景,目标是在用户和广告平台之间放置一个 AI Agent,帮助完成账号表现分析、广告活动创建、预算调控和余额查询等操作。
它解决的不是素材生成或泛营销建议,而是广告账户日常管理中比较具体的操作链路。
2. W2 完成度判断
我的看法是,项目的 W2 用例定义比较清楚,后端也有对应 Skill 和 mock API 结构。
docs/WAVE2_USE_CASES.zh-CN.md定义了账号级表现分析、广告活动快速创建、预算动态调控与优化、财务与余额查询四个场景。get_account_performance、create_campaign、update_ad_budget、get_account_balance等 Skill。backend/skills/ad_ops.py、backend/skills/account_acquisition.py、backend/api/mock_platforms.py、backend/tests/、frontend、Dockerfile 和 compose。backend/下 11 个 Python 文件,0 个语法错误;没有安装依赖,因此未跑完整后端测试。3. 项目亮点
4. 当前不清楚或建议补充的地方
建议补一条可复跑的 Agent 调用链路。
可以提供一个脚本或一组 curl,展示:
建议把中文 W2 评测路径放到 README 首屏。
README 首屏偏英文概览,中文 W2 用例写在 docs 里。建议在 README 顶部加一段“W2 快速验证:看什么、跑什么、预期输出是什么”。
建议说明真实平台与 mock 平台的边界。
广告管理涉及高风险操作,建议明确当前 W2 只在 mock 平台验证,不会触发真实广告账户支出或预算修改。
5. 综合看法
我的看法是,AdPilot 的用例切得比较具体,适合作为 W2 的广告管理 Skill/workflow 验证。下一步最有帮助的是提供一条从自然语言意图到 Skill 调用、再到 mock API 状态变化的完整证据链。