SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB ai-seo

Оптимизируйте контент для цитирования поисковыми системами на базе ИИ — ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, Gemini, Copilot. Используйте, когда вы хотите, чтобы ваш контент появлялся в ответах, сгенерированных ИИ, а не только ранжировался по синим ссылкам. Триггеры: «оптимизировать для поиска ИИ», «получить цитату от ChatGPT», «AI Overviews», «цитаты Perplexity», «AI SEO», «генеративный поиск», «видимость LLM», «GEO» (оптимизация генеративных движков). НЕ для традиционного SEO-ранжирования (используйте seo-audit). НЕ для создания контента (используйте content-production).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimize content to get cited by AI search engines — ChatGPT, Perplexi…»

Optimize content to get cited by AI search engines — ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, Gemini, Copilot. Use when you want your content to appear in AI-generated answers, not just ranked in blue links. Triggers: 'optimize for AI search', 'get cited by ChatGPT', 'AI Overviews', 'Perplexity citations', 'AI SEO', 'generative search', 'LLM visibility', 'GEO' (generative engine optimization). NOT for traditional SEO ranking (use seo-audit). NOT for content creation (use content-production).

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 5 файлов тело ≈ 3 824 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Оптимизируйте контент для цитирования поисковыми системами на базе ИИ — ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude, Gemini, Copilot.

Как процесс B 66/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, согласованность

АнализаторМаркетингИсследованиятип 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
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
66/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Согласованность вес 8
40
Когда включается вес 12
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 66/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ai-seo) не совпадает с папкой (cs-ai-seo)
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 68, расплывчатых формулировок: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3824 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 505 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 29 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 68 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.