| name | trafego-insights |
| description | Base de conhecimento e fonte única de leitura de métricas Meta Ads (Facebook + Instagram). Puxa dados nativos da Graph API, calcula métricas derivadas (connect rate, taxa de conversão da página, taxa de conversão do anúncio, taxas de checkout) e entrega payload pronto para diagnóstico. É a base de dados que /trafego-otimizar, /trafego-escalar e /trafego-analise consomem. Consultada também pelo command /trafego-insights quando o aluno quer ver números de uma campanha. Use sempre que precisar puxar performance, listar campanhas, calcular CPA/CPL/ROAS ou comparar janelas temporais.
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| user-invocable | false |
Tráfego Insights. Leitura de Métricas Meta Ads
Você é a fonte única de verdade sobre dados de performance do Meta Ads. Seu papel é puxar dados nativos da Graph API, calcular métricas derivadas, e entregar payload estruturado que outras skills (/trafego-otimizar, /trafego-escalar, /trafego-analise) consomem para tomar decisão. Você não toma decisão — apenas entrega dado bem formatado e bem atribuído.
Princípios que guiam toda chamada:
- Janela de atribuição é declarada explicitamente em todo output. Sem janela declarada, dado não tem significado.
- Métricas derivadas são parte do payload obrigatório. Não são opcionais. São o que diferencia leitura sênior de leitura crua.
- Sempre cruzar 3 janelas temporais da trilha (curta, média, longa). Sem isso, não dá para diagnosticar tendência depois.
- Cache de 5 minutos para proteger rate limit. Mas dado pós-edição (publicar, pausar, ajustar budget) sempre invalida cache.
- Falha parcial é aceitável. Em modo conta completa, uma campanha com problema não pode quebrar o relatório das outras.
1. Inputs
1.1 Obrigatório (um dos dois)
campaign_id. Para leitura de campanha específica e seus filhos (conjuntos e anúncios).escopo: conta_completa. Para varredura de todas as campanhas ativas da conta.
1.2 Opcionais com default
| Input | Default | Descrição |
|---|
nivel | auto | auto (skill decide), campaign, adset, ad. No modo auto, retorna campanha + conjuntos + anúncios em uma chamada estruturada. |
tipo_funil | inferir | perpetuo_venda_direta ou lancamento_captacao. Quando inferir falhar, perguntar. Define quais janelas e métricas-norte aplicar. |
ticket_brl | inferir | Necessário para classificar trilha. Pergunta se não conseguir inferir. |
janelas | derivar da trilha | Lista explícita de janelas. Default: as 3 da trilha (1d/3d/7d, 3d/7d/14d, 7d/14d/30d, etc.). Aceita override (ex: ["7d", "30d", "lifetime"]). |
data_inicio / data_fim | n/a | Janela custom em vez das padrão da trilha. Formato YYYY-MM-DD. |
janela_atribuicao | conta default → 7d_click | Atribuição usada na consulta. Override com 1d_click, 7d_click, 1d_view, 7d_click_1d_view. |
incluir_pausadas | false | Se true, inclui ativos com status: PAUSED. |
incluir_arquivadas | false | Se true, inclui status: ARCHIVED e DELETED. |
usar_cache | true | Cache de 5 min em memória + cache em arquivo .md. Sempre false após uma ação de edição na mesma conversa. |
breakdowns | [] | Lista de breakdowns da Graph API (ex: ["age", "gender"], ["publisher_platform"], ["hourly_stats_aggregated_by_advertiser_time_zone"]). Cada breakdown gera 1 chamada e 1 arquivo de cache. Ver sub-skills/breakdowns.md. |
2. Janela de atribuição
A janela de atribuição é o que define quais conversões contam para cada anúncio. Sem declarar, número não tem significado.
2.1 Detecção automática
A skill primeiro tenta ler a janela de atribuição padrão da ad account via Graph API:
GET /act_{ad_account_id}?fields=attribution_spec
Se a conta tem atribuição configurada, usar essa.
2.2 Fallback
Se não houver atribuição configurada na conta (raro mas acontece em contas novas), default = 7d_click (padrão atual da plataforma).
2.3 Override
O gestor pode pedir explicitamente outra janela (ex: "quero ver com atribuição de 1 dia"). Skill respeita e declara no output.
2.4 Sempre declarar no output
Todo bloco de métricas declara qual atribuição foi usada. Sem isso, comparação entre campanhas e leitura histórica fica corrompida.
3. Janelas temporais. Sempre cruzar 3 da trilha
Quando o tipo_funil e ticket_brl estão disponíveis, classificar a trilha e puxar as 3 janelas automaticamente em uma única chamada (paralela quando possível). Isso permite diagnóstico de tendência das outras skills funcionar sem chamadas adicionais.
3.1 Janelas por trilha
| Trilha | Janela curta | Janela média | Janela longa |
|---|
perpetuo_low (até R$ 500) | 1d | 3d | 7d |
perpetuo_mid (R$ 501 a 1.499) | 3d | 7d | 14d |
perpetuo_high (R$ 1.500+) | 7d | 14d | 30d |
lancamento_low/mid/high | 1d | 3d | 7d |
3.2 Janela custom
Se o gestor pedir janela explícita (data_inicio + data_fim), puxar essa janela única e declarar como custom_range. Não cruzar 3 janelas neste caso.
3.3 Lifetime
lifetime (toda a vida da campanha) sempre disponível como bloco extra quando o gestor pedir explicitamente, mas não entra no cruzamento padrão.
4. Métricas que a skill puxa
4.1 Métricas nativas da Graph API
Endpoint: GET /{object_id}/insights
Campos obrigatórios na requisição:
spend, impressions, reach, frequency, clicks, cpc, cpm, ctr,
inline_link_clicks, inline_link_click_ctr,
unique_inline_link_clicks, unique_inline_link_click_ctr,
actions, action_values, cost_per_action_type,
video_p25_watched_actions, video_p50_watched_actions,
video_p75_watched_actions, video_p100_watched_actions,
video_thruplay_watched_actions, video_avg_time_watched_actions,
date_start, date_stop, account_currency
Em actions, extrair específico:
purchase (compra)lead (lead)complete_registrationadd_to_cartinitiate_checkoutlanding_page_view (LP View)link_clickvideo_view
4.2 Métricas-norte (decide a ação principal)
- Perpétuo:
cpa = cost_per_action_type[purchase].
- Lançamento:
cpl = cost_per_action_type[lead].
4.3 Métricas leading
ctr_link_unico (unique_inline_link_click_ctr). Métrica leading primária. Conta uma pessoa única por clique no link, removendo viés de cliques repetidos da mesma pessoa. Vale mais que CTR geral porque exclui clique acidental fora do link e mais que CTR no link total porque exclui repetição.ctr_link_total (inline_link_click_ctr). Métrica complementar. Conta todos os cliques no link (com repetição da mesma pessoa). Útil para diagnóstico complementar — se ctr_link_total é muito maior que ctr_link_unico, indica que poucas pessoas clicam várias vezes (possível bot ou audiência muito reduzida).hook_rate = video_p25_watched_actions ÷ impressions (proxy para 3s. Meta deprecou alguns campos antigos de vídeo).frequencia (frequency).cpm.
4.4 Eventos brutos para cálculo de derivadas
link_clicks (inline_link_clicks)lp_views (actions[landing_page_view])add_to_cart (actions[add_to_cart])initiate_checkout (actions[initiate_checkout])purchases (actions[purchase])leads (actions[lead])
5. Métricas derivadas (calculadas pela skill)
A skill sempre calcula e entrega as 7 métricas derivadas no output. Estas são parte do vocabulário comum do sistema e não devem ser duplicadas em outras skills.
5.1 Definições
| Métrica | Fórmula | Quando aplica |
|---|
connect_rate | lp_views ÷ link_clicks | Sempre |
taxa_conversao_pagina_perpetuo | purchases ÷ lp_views | Apenas perpétuo |
taxa_conversao_pagina_lancamento | leads ÷ lp_views | Apenas lançamento |
taxa_conversao_anuncio_perpetuo | purchases ÷ link_clicks | Apenas perpétuo |
taxa_conversao_anuncio_lancamento | leads ÷ link_clicks | Apenas lançamento |
taxa_carrinho_compra | purchases ÷ add_to_cart | Apenas perpétuo |
taxa_checkout_compra | purchases ÷ initiate_checkout | Apenas perpétuo |
5.2 Custo por etapa de funil (perpétuo)
Calcular para diagnosticar onde o custo escala desproporcionalmente:
custo_por_lp_view = spend ÷ lp_viewscusto_por_atc = spend ÷ add_to_cartcusto_por_ic = spend ÷ initiate_checkoutcusto_por_purchase = spend ÷ purchases (= CPA)
5.3 Tratamento de denominador zero
Se denominador for 0 (ex: 0 link clicks), retornar null em vez de erro. Outras skills sabem interpretar null como "dado insuficiente".
5.4 Tratamento de dados imaturos
Se denominador for menor que 50 (ex: 30 link clicks), calcular mas marcar confiabilidade: baixa. Acima de 200, confiabilidade: alta. Entre 50 e 200, media.
6. Modo conta completa
Quando escopo: conta_completa, a skill executa em duas fases:
6.1 Fase de listagem
GET /act_{id}/campaigns?fields=id,name,status,objective,daily_budget,lifetime_budget&limit=200&effective_status=%5B%22ACTIVE%22%5D- Para cada campanha ativa, puxar insights da janela média da trilha (ex: 7d para perpétuo low).
- Calcular métrica-norte (CPA ou CPL) por campanha.
- Ranquear por urgência:
- Crítico (CPA/CPL ≥ 1.7× target): topo do ranking
- Atenção (CPA/CPL 1.3 a 1.7× target): meio
- Saudável (CPA/CPL ≤ target): base
6.2 Fase de drill-down (top 5 piores)
Para as 5 campanhas no topo do ranking (mais urgentes), automaticamente:
- Puxar as 3 janelas da trilha
- Puxar conjuntos e anúncios filhos
- Calcular métricas derivadas
- Entregar payload completo pronto para diagnóstico de otimização
Para as demais (saudáveis ou volume baixo), entregar apenas o resumo da janela média.
6.3 Limites
- Máximo 200 campanhas listadas por chamada (paginação acima disso).
- Drill-down limitado a 5 campanhas por execução para proteger rate limit.
6.4 Modo escopo: conta_completa, nivel: ad (varredura plana de ads)
Quando a chamada vem com escopo: conta_completa e nivel: ad explicitamente declarado, a skill pula a fase de ranking + drill-down em top 5 e roda uma varredura plana retornando todos os ads ativos da conta com métricas da janela média da trilha. Esse modo é consumido por /trafego-escalar (Passo 0.75.1) para detectar ads vencedores espalhados em conjuntos diferentes.
Output específico desse modo:
status: ok
ad_account_id: act_<id>
escopo: conta_completa
nivel: ad
total_ads_ativos: 64
ads:
- id: <ad_id>
nome: <nome>
campaign_id: <id>
campaign_name: <nome>
adset_id: <id>
adset_name: <nome>
metricas_janela_media:
spend: ...
impressions: ...
ctr_link_unico: ...
purchases_ou_leads: ...
cpa_ou_cpl: ...
conversoes: ...
classificacao_vencedor: true | false
Limite de proteção a rate limit: máximo 200 ads por execução. Acima disso, paginar com cursor.
7. Cache em duas camadas (memória + arquivo)
A skill mantém dois níveis de cache, complementares:
7.1 Cache em memória (curto prazo)
- Chave: hash de (
object_id, nivel, janelas, janela_atribuicao, breakdowns).
- TTL: 5 minutos.
- Escopo: por sessão de conversa. Não persiste entre conversas.
- Camada mais rápida, evita refetch dentro da mesma chamada.
7.2 Cache em arquivo .md (médio prazo, entre sessões)
- Localização:
meus-produtos/{ativo}/trafego/insights/.
- TTL adaptativo: 1h (today), 6h (7-14d), 24h (30d), 7d (períodos fechados).
- Schema completo, naming convention e algoritmo de leitura: ver
sub-skills/cache.md.
- Permite que outras skills (analise, otimizar, regras, publicos, testes) compartilhem leituras dentro da mesma sessão e entre sessões próximas, evitando bater na Graph API repetidas vezes pelo mesmo período.
7.3 Ordem de consulta
- Memória → se hit válido, retorna.
- Arquivo .md → se hit válido (não stale, não expirado), retorna e popula memória.
- Graph API → busca, salva no arquivo .md e na memória.
7.4 Invalidação automática
Ambos os caches da ad_account_id (memória + todos os arquivos da pasta) são invalidados imediatamente quando:
- Qualquer skill de edição executa write (
/trafego-otimizar, /trafego-escalar, /trafego-criar-campanha, Gerenciador (Regras automáticas), Gerenciador de Audiences, Duplicar entidade no Gerenciador (variando 1 dimensão)).
- Gestor pede explicitamente "atualizar dados" ou "puxar de novo sem cache".
- TTL expirou.
Arquivos em disco são marcados com sufixo .stale.md em vez de deletados (preserva auditoria).
7.5 Bypass manual
Gestor pode forçar leitura fresca com usar_cache: false no input ou flag --refresh no command.
8. Tratamento de erros (falha parcial)
Quando uma chamada à Graph API falha em modo escopo: conta_completa, a skill não falha o relatório inteiro. Em vez disso:
8.1 Erros recuperáveis (mantém relatório, marca o item)
- Permissão negada em uma campanha específica (código 200): pula a campanha, registra em
erros[].
- Conta sem dados na janela: retorna métricas zeradas, marca
dados_disponiveis: false.
- Rate limit pontual (código 4 ou 17): aguarda backoff exponencial (1s, 2s, 4s, 8s. Máximo 4 retries) antes de marcar como erro definitivo.
8.2 Erros fatais (falha a skill toda)
- Token revogado (código 190): para tudo, instrui o gestor a executar
/trafego-conexao.
- Ad account inteira sem permissão: para tudo, instrui o gestor a verificar atribuição do System User.
- Erro 100 com mensagem indicando ID inválido: para tudo, declara qual ID está errado.
8.3 Output sempre tem bloco de erros
Mesmo em sucesso total, o campo erros[] aparece no output como lista vazia. Quando há erros parciais, eles aparecem com contexto suficiente para o gestor entender o que ficou de fora.
9. Output esperado
9.1 Modo campanha única (nivel: auto)
status: ok | erro_fatal
ad_account_id: "act_1234567890"
campaign_id: "120203456789"
trilha: perpetuo_low | perpetuo_mid | perpetuo_high | lancamento_low | lancamento_mid | lancamento_high
moeda: BRL
contexto:
janela_atribuicao: "7d_click"
detectada_da_conta: true
cache_usado: false
timestamp_leitura: "2026-05-04T14:30:00-03:00"
campanha:
id: "120203456789"
nome: "Perpétuo - Curso X - 2026"
objetivo: OUTCOME_SALES
status: ACTIVE
budget:
tipo: ABO | CBO
valor_diario_brl: 200.00
metricas_por_janela:
curta:
janela: "1d"
spend: 198.50
impressions: 12450
reach: 8920
frequency: 1.4
ctr_link_unico: 0.0118
ctr_link_total: 0.0142
hook_rate: 0.27
cpm: 15.95
cpa: 198.50
cpl: null
eventos:
link_clicks: 177
lp_views: 152
add_to_cart: 18
initiate_checkout: 12
purchases: 1
leads: null
derivadas:
connect_rate: 0.859
taxa_conversao_pagina: 0.0066
taxa_conversao_anuncio: 0.0056
taxa_carrinho_compra: 0.056
taxa_checkout_compra: 0.083
custo_por_lp_view: 1.31
custo_por_atc: 11.03
custo_por_ic: 16.54
custo_por_purchase: 198.50
confiabilidade: baixa | media | alta
dados_disponiveis: true
media:
...
longa:
...
conjuntos:
- id: "120203456789001"
nome: "AS - Lookalike compradores 1%"
status: ACTIVE
budget_diario_brl: 100.00
aprendizado: ATIVO | EM_APRENDIZADO | APRENDIZADO_LIMITADO
metricas_por_janela:
curta: { ... }
media: { ... }
longa: { ... }
anuncios:
- id: "120203456789999"
nome: "AD - Dor - Vídeo 30s"
status: ACTIVE
adset_id: "120203456789001"
metricas_por_janela:
curta: { ... }
media: { ... }
longa: { ... }
erros: []
9.2 Modo conta completa
status: ok | erro_fatal
ad_account_id: "act_1234567890"
escopo: conta_completa
moeda: BRL
contexto:
janela_atribuicao: "7d_click"
cache_usado: false
timestamp_leitura: "2026-05-04T14:30:00-03:00"
total_campanhas_ativas: 14
drill_down_aplicado_em: 5
ranking_urgencia:
- posicao: 1
classificacao: critico
campaign_id: "120203456789"
nome: "Perpétuo - Curso X"
cpa_ou_cpl_atual: 198.50
target: 100.00
desvio_pct: +98.5
drill_down_disponivel: true
- posicao: 2
classificacao: atencao
campaign_id: "..."
...
- posicao: 14
classificacao: saudavel
campaign_id: "..."
...
drill_down:
- campaign_id: "120203456789"
[bloco completo igual ao output de campanha única]
- campaign_id: "..."
...
resumo:
saudaveis: 8
atencao: 3
criticas: 3
total_spend_periodo_brl: 2840.00
erros: []
9.3 Modo erro fatal
status: erro_fatal
codigo: token_revogado | sem_permissao_conta | id_invalido
mensagem: "Token revogado pelo Meta. Provavelmente houve troca de senha do admin que criou o System User."
acao_recomendada: "Execute /trafego-conexao para regenerar o token."
detalhes_tecnicos:
graph_api_error_code: 190
graph_api_message: "..."
10. Como puxar os dados (rota por META_AUTH_MODO)
A skill respeita a preferência de conexão definida em META_AUTH_MODO no .env (ver /trafego-conexao).
10.1 Modo MCP_CONECTOR
Usar as tools do MCP da Meta que o aluno adicionou como conector personalizado. Localizar tools com prefixo mcp__* cujo sufixo seja relacionado a Meta Ads (ex: mcp__Meta_Ads__ads_get_ad_entities, mcp__Meta_Ads__ads_insights_*, mcp__Meta_Ads__ads_get_ad_accounts).
Mapeamento direto:
list_campaigns → mcp__*__ads_get_ad_entities com filtro de tipo campaignget_insights → mcp__*__ads_insights_*get_ad_account_info → mcp__*__ads_get_ad_accounts
10.2 Modo APP
Ler FB_ACCESS_TOKEN_PERMANENTE e FB_AD_ACCOUNT_ID do .env. Chamar a Graph API direto via curl ou via CLI Python (se a CLI meta estiver instalada).
Endpoint base: https://graph.facebook.com/v25.0/
10.2.1 Boas práticas obrigatórias no Modo APP
URL encoding: parâmetros que contêm colchetes [] DEVEM ser URL-encoded antes de montar a URL do curl. O bash interpreta colchetes literais como globbing e o curl falha silenciosamente (exit code 3). Sempre usar a forma encoded:
effective_status=['ACTIVE'] → effective_status=%5B%22ACTIVE%22%5Dtime_range={"since":"..."} → time_range=%7B%22since%22%3A%22...%22%7D
Cadência entre chamadas (rate limit): o Meta aplica limite de uso por token. Em modo conta completa, nunca encadear mais de 3 chamadas sem pausa. Aguardar 3 segundos entre cada chamada à Graph API. Em Python, usar time.sleep(3) antes de cada request. Se a resposta vier com "code": 4 (rate limit), aplicar backoff: aguardar 30s antes de retentar. Máximo 2 retries.
Paths de arquivo: NUNCA salvar arquivos temporários em /tmp ou depender de variáveis de ambiente de sessões bash anteriores ($TEMP, $TMPDIR). Cada chamada bash tem sessão isolada. Salvar sempre em meus-produtos/{ativo}/trafego/insights/ com path absoluto derivado do diretório de trabalho atual. Para arquivos intermediários de processamento, usar o mesmo diretório do produto.
Encoding Python (Windows): o terminal Windows usa cp1252 por padrão, que não suporta emojis (ex: 👀 nos nomes de campanhas do Instagram). Todo script Python que imprime nomes de campanhas DEVE começar com:
import sys
sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')
Alternativa quando se escreve em arquivo: abrir com open(path, 'w', encoding='utf-8'). Nunca confiar no encoding padrão do terminal.
f-string com lógica condicional: NUNCA colocar expressão condicional dentro do especificador de formato. Isso gera ValueError em runtime. Sempre resolver antes:
f"CPA: {valor:.0f if valor else '-'}"
cpa_str = f"R${valor:.0f}" if valor else '-'
f"CPA: {cpa_str}"
sleep em background: quando precisar aguardar reset de rate limit, usar run_in_background=true na tool Bash. O bash tool bloqueia sleep encadeado com &&.
10.3 Tool calls equivalentes (camada lógica)
tools_consumidas:
- get_ad_account_info
- list_campaigns
- get_campaign
- list_adsets
- get_adset
- list_ads
- get_ad
- get_insights
A skill nunca chama tools de edição (pause, update, duplicate, create). Essas são exclusivas de /trafego-criar-campanha, /trafego-otimizar e /trafego-escalar.
11. Breakdowns (split por dimensão)
A skill suporta os breakdowns abaixo da Graph API. Cada breakdown gera 1 chamada e 1 arquivo de cache separado. Detalhes completos (combinações permitidas, payload de saída, mapa output → breakdown) em sub-skills/breakdowns.md.
| Breakdown | Valor exemplo | Output que consome |
|---|
age | "25-34" | analise [4] Geo & Demografia |
gender | "female" | analise [4] |
country | "BR" | analise [4] |
region | "São Paulo" | analise [4] |
dma | "Sao Paulo" | analise [4] (capital vs interior) |
publisher_platform | "instagram" | analise [2] Performance, [6] Investigação |
platform_position | "reels" | analise [2], [6] |
device_platform | "mobile" | analise [6] |
impression_device | "iphone" | analise [6] (não distingue Wi-Fi vs móvel — ver limitação) |
hourly_stats_aggregated_by_advertiser_time_zone | "20:00-20:59" | analise [5] Timing |
Combinações comuns: age+gender, country+region, publisher_platform+platform_position. Máximo 2 breakdowns por chamada (regra da Graph API). Para 3+, fazer chamadas separadas e cruzar no payload.
12. Funções utilitárias
Além de retornar payload bruto, a skill expõe funções de alto nível que outras skills consomem:
12.1 comparar_periodos(p1, p2, metricas[])
Compara dois períodos arbitrários e retorna diff + variação%.
Exemplo: CPM mês X vs mês Y, gasto semana atual vs anterior.
periodo_1:
inicio: 2026-04-01
fim: 2026-04-30
cpm: 18.50
spend: 4200.00
periodo_2:
inicio: 2026-05-01
fim: 2026-05-31
cpm: 21.30
spend: 4800.00
diff:
cpm: { delta: +2.80, variacao_pct: +15.1 }
spend: { delta: +600.00, variacao_pct: +14.3 }
12.2 ranking_top_n(metric, n, ordem, periodo)
Retorna ranking dos top N por métrica num período (ROAS, CPL, CPA, CTR etc.). Aceita desc (melhores) ou asc (piores).
Exemplo: top 5 campanhas por ROAS últimos 30 dias.
ranking:
- posicao: 1
campaign_id: "120203456789"
nome: "Perpétuo - Curso X"
roas: 5.8
spend: 1200.00
- posicao: 2
...
12.3 funil_por_campanha(campaign_id, periodo)
Retorna o funil completo (impressões → cliques → LP views → leads/checkouts → compras) com taxas calculadas em cada etapa, para uma campanha específica.
funil:
impressions: 186000
link_clicks: 3348 ; ctr: 1.8%
lp_views: 2578 ; lpvr: 77%
leads: 51 ; opt_in: 2.0%
initiate_checkout: 89 ; offer_rate: 3.4%
purchases: 22 ; connect_rate: 43% (compras/leads)
conversao_geral: 0.66% ; (compras/cliques)
12.4 historico_mensal(metric, n_meses, escopo)
Retorna série temporal mensal de uma métrica (CPA, ROAS, gasto, etc.) para os últimos N meses. Usado pelo output [7] Lifecycle & Histórico.
historico:
metric: cpa
meses:
- mes: 2025-12
valor: 95.40
spend: 3200.00
- mes: 2026-01
valor: 88.20
spend: 3600.00
...
12.5 Quem usa
comparar_periodos: outputs [1], [5], [7] da analiseranking_top_n: output [2] (best/worst) e /trafego-otimizar (atalho aumentar_top_n)funil_por_campanha: output [2]historico_mensal: output [7]
Estas funções consultam o cache antes de chamar a Graph API, igual ao restante da skill.
13. Princípios que a skill nunca viola
- Janela de atribuição declarada em todo output. Sem isso, número não tem significado.
- Métricas derivadas sempre calculadas. Fazem parte do payload obrigatório, não são opcionais.
- Sempre puxar 3 janelas da trilha quando o tipo de funil e ticket são conhecidos. Sem isso, diagnóstico de tendência das outras skills cai pela metade.
- Não tomar decisão. Apenas entregar dado bem formatado. Diagnóstico é responsabilidade de
/trafego-otimizar. Crescimento é de /trafego-escalar.
- Cache invalida em qualquer edição. Dados pós-ação devem ser frescos, sempre.
- Falha parcial não quebra relatório em modo conta completa. Uma campanha problemática não pode esconder as outras 13.
- Denominador zero retorna
null, não erro. Outras skills sabem interpretar.
- Sempre declarar
confiabilidade das métricas derivadas. Protege contra decisão sobre dado imaturo.
- Não chamar tools de edição. Leitura é leitura. Edição mora em outras skills.
- Bypass de cache é explícito. Gestor pede, ou edição prévia disparou invalidação. Nunca implícito.
