SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC geo-claw

Ведущий эксперт по GEO (оптимизации генеративных движков) для управления ежедневными операциями по видимости ИИ. Используйте этот навык всякий раз, когда кто-то хочет оптимизировать видимость бренда в поисковых системах ИИ (ChatGPT, Perplexity, 豆包, Kimi, DeepSeek, 文心一言, Claude), проводить диагностику AIEO, создавать контент, оптимизированный для ИИ, отслеживать частоту упоминаний в ИИ, создавать библиотеки вопросов или выполнять любой рабочий процесс GEO/AEO/AIEO. Также активируйте, когда пользователи упоминают GEO-claw, AI搜索优化, 生成引擎优化, AI可见性, видимость бренда в ИИ, оптимизацию рекомендаций ИИ, тестирование платформ ИИ, оптимизацию FAQ для ИИ, разметку Schema для ИИ или любую работу, связанную с тем, как бренды появляются в ответах, сгенерированных ИИ — даже если они не говорят явно «GEO» или «agent». Любая работа по оптимизации видимости в ИИ или генеративного поиска подходит.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Top-tier GEO (Generative Engine Optimization) expert agent for managin…»

Top-tier GEO (Generative Engine Optimization) expert agent for managing daily AI visibility operations. Use this skill whenever someone wants to optimize brand visibility in AI search engines (ChatGPT, Perplexity, 豆包, Kimi, DeepSeek, 文心一言, Claude), run AIEO diagnostics, create AI-optimized content, monitor AI mention rates, build question libraries, or execute any GEO/AEO/AIEO workflow. Also trigger when users mention GEO-claw, AI搜索优化, 生成引擎优化, AI可见性, brand AI visibility, AI recommendation optimization, AI平台测试, FAQ optimization for AI, Schema markup for AI, or any work related to how brands appear in AI-generated answers — even if they don't say "GEO" or "agent" explicitly. Any AI visibility or generative search optimization work qualifies.

LeoYeAI/openclaw-master-skills Agent Skills автор: LeoYeAI MIT 38 файлов тело ≈ 4 541 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Ведущий эксперт по GEO (оптимизации генеративных движков) для управления ежедневными операциями по видимости ИИ.

Как процесс C 50/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность

ГенераторPlaywrightМаркетингИнфраструктураИИ и агентытип 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
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
50/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 37. 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 50/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 20, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (geo-claw) не совпадает с папкой (moments-geo-claw)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4541 токенов
    • 100Шаги. Шагов: 67
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
    • low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
    • medium Тестов 4, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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)
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 749 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 41 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (20 из 20)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.