SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB programmatic-seo

Когда пользователь хочет массово создавать SEO-оптимизированные страницы с использованием шаблонов и данных. Также используйте, когда пользователь упоминает «программное SEO», «шаблонные страницы», «страницы в больших количествах», «страницы каталога», «страницы местоположения», «страницы [ключевое слово] + [город]», «страницы сравнения», «страницы интеграции» или «создание множества страниц для SEO». Для аудита существующих проблем SEO см. seo-audit.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to create SEO-driven pages at scale using template…»

When the user wants to create SEO-driven pages at scale using templates and data. Also use when the user mentions "programmatic SEO," "template pages," "pages at scale," "directory pages," "location pages," "[keyword] + [city] pages," "comparison pages," "integration pages," or "building many pages for SEO." For auditing existing SEO issues, see seo-audit.

alirezarezvani/claude-skills Agent Skills автор: alirezarezvani MIT 2 файла тело ≈ 2 528 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 23 ч назад

Когда пользователь хочет массово создавать SEO-оптимизированные страницы с использованием шаблонов и данных.

Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw 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
77/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
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: 2. 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 77/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 101
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2528 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • low Разделов верхнего уровня: 13. 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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 358 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 30 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 101 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

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