SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AF app-store-optimization

Набор инструментов для оптимизации магазинов приложений (ASO) для исследования ключевых слов, анализа рейтингов конкурентов, генерации предложений по метаданным и улучшения видимости приложений в Apple App Store и Google Play Store. Используйте, когда пользователь спрашивает об ASO, рейтингах магазинов приложений, метаданных приложений, названиях и описаниях приложений, списках магазинов приложений, видимости приложений или маркетинге мобильных приложений на iOS или Android. Поддерживает исследование и оценку ключевых слов, анализ ключевых слов конкурентов, оптимизацию метаданных, планирование A/B-тестирования, контрольные списки запуска и отслеживание изменений рейтинга.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«App Store Optimization (ASO) toolkit for researching keywords, analyzi…»

App Store Optimization (ASO) toolkit for researching keywords, analyzing competitor rankings, generating metadata suggestions, and improving app visibility on Apple App Store and Google Play Store. Use when the user asks about ASO, app store rankings, app metadata, app titles and descriptions, app store listings, app visibility, or mobile app marketing on iOS or Android. Supports keyword research and scoring, competitor keyword analysis, metadata optimization, A/B test planning, launch checklists, and tracking ranking changes.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 18 файлов тело ≈ 3 987 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 30 ч назад

Набор инструментов для оптимизации магазинов приложений (ASO) для исследования ключевых слов, анализа рейтингов конкурентов, генерации предложений по…

Как процесс F 49/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../content-creator/, ../marketing-demand-acquisition/, ../marketing-strategy-pmm/

АнализаторТексты и документыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
49/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../content-creator/, ../marketing-demand-acquisition/, ../marketing-strategy-pmm/
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../content-creator/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../marketing-demand-acquisition/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: ../marketing-strategy-pmm/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: ../content-creator/, ../marketing-demand-acquisition/, ../marketing-strategy-pmm/
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): ../content-creator/, ../marketing-demand-acquisition/, ../marketing-strategy-pmm/
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 100Шаги. Шагов: 138
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3987 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -5В тексте остались TODO / заглушки
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 532 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 37 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 138 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 8 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.