AC geo-first-seo
Используйте этот навык, когда пользователь хочет повысить вероятность цитирования контента или его отображения поисковыми системами ИИ (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Copilot) — т.е. оптимизация для генеративных систем / GEO / "AI SEO". Охватывает полный рабочий процесс: стратегия GEO и исследование запросов, создание нового контента, оптимизированного для GEO, или аудит/переписывание существующей страницы или статьи, техническая разметка (schema.org JSON-LD, llms.txt, структура FAQ/заголовков) и оценка GEO. Не для традиционных SEO-аудитов по ранжированию ключевых слов, платной рекламы или кампаний по созданию ссылок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user wants to make content more likely to be c…»
Use this skill when the user wants to make content more likely to be cited or surfaced by AI answer engines (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Gemini, Copilot) — i.e. Generative Engine Optimization / GEO / "AI SEO". Covers an end-to-end workflow: GEO strategy and query research, creating new GEO-optimized content or auditing/rewriting an existing page or article, technical markup (schema.org JSON-LD, llms.txt, FAQ/heading structure), and a GEO scorecard. Not for traditional keyword-ranking SEO audits, paid ads, or link-building campaigns.
Используйте этот навык, когда пользователь хочет повысить вероятность цитирования контента или его отображения поисковыми системами ИИ (ChatGPT, Perplexity…
Как процесс C 59/100 · 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: 6. 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 59/100
- 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: 7, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 25
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1947 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 25 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.