AC brand-butler-local-authority-engine
Brand Butler: Local Authority Engine — система SEO и AEO премиум-класса для местных сервисных бизнесов. Используйте этот навык немедленно, когда пользователь спрашивает о рейтингах SEO, обратных ссылках, цитатах, аудитах сайтов, проблемах с индексацией в Google Search Console, анализе обратных ссылок конкурентов, отправке в каталоги, схеме разметки, статьях о размещении контента, видимости в локальных картах или оптимизации для поисковых систем с помощью ИИ (Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews). Также активируется для любого разговора о росте местного бизнеса, онлайн-видимости или «почему мой сайт не ранжируется?». Работает для агентств, управляющих клиентами, и владельцев бизнеса, занимающихся собственным SEO. Охватывает ОВК, сантехнику, электрику, юриспруденцию, стоматологию, кровельные работы и любой местный сервисный бизнес. Создано Адрианом Бойселом.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Brand Butler: Local Authority Engine — the white-glove SEO and AEO sys…»
Brand Butler: Local Authority Engine — the white-glove SEO and AEO system for local service businesses. Use this skill immediately when the user asks about SEO rankings, backlinks, citations, site audits, Google Search Console indexing problems, competitor backlink analysis, directory submissions, schema markup, content placement articles, local map pack visibility, or AI answer engine optimization (Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews). Also triggers for any local business growth, online visibility, or 'why isn't my site ranking?' conversation. Works for agencies managing clients and business owners doing their own SEO. Covers HVAC, plumbing, electrical, law, dental, roofing, and any local service business. Built by Adrian Boysel.
Brand Butler: Local Authority Engine — система SEO и AEO премиум-класса для местных сервисных бизнесов.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 75, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3445 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- 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
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 745 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 27 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.