AD seo-audit
Аудирует и оптимизирует SEO + GEO (видимость для ИИ/LLM) + Core Web Vitals любого веб-сайта, а затем исправляет обнаруженные проблемы. Выполняет переносимый аудит с жесткими проверками без зависимостей для выходного каталога сборки (Astro/Next/Hugo/Jekyll/обычный HTML) и аудита в реальном времени/GEO (политика краулера ИИ robots.txt, sitemap, llms.txt, on-page JSON-LD, canonical, заголовки безопасности). Включает проверенный плейбук LCP (с 7,5 с до 1,5 с на мобильных устройствах на эталонном сайте): CSS, блокирующий рендеринг, разделение критического CSS, дисциплина предварительной загрузки шрифтов, отложенная загрузка сторонних JS. Используйте при запросах: проверить/улучшить SEO сайта, повысить оценку Lighthouse/PageSpeed, исправить медленный LCP / Core Web Vitals, сделать сайт обнаруживаемым ИИ-агентами (ChatGPT/Claude/Perplexity/Gemini), добавить структурированные данные, настроить robots/sitemap/llms.txt или проверить сайт перед запуском. Разработано на основе гейтов SEO во время сборки производственного эталонного сайта.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit and optimize any website's SEO + GEO (AI/LLM visibility) + Core…»
Audit and optimize any website's SEO + GEO (AI/LLM visibility) + Core Web Vitals, then fix what's broken. Runs a portable, zero-dependency hard-gate audit over a build output directory (Astro/Next/Hugo/Jekyll/plain HTML) and a live-URL crawl/GEO audit (robots.txt AI-crawler policy, sitemap, llms.txt, on-page JSON-LD, canonical, security headers). Includes a battle-tested LCP playbook (7.5s → 1.5s mobile on the reference site): render-blocking CSS, critical-CSS split, font preload discipline, third-party JS deferral. Use when asked to: check/improve a site's SEO, raise a Lighthouse/PageSpeed score, fix slow LCP / Core Web Vitals, make a site discoverable by AI agents (ChatGPT/Claude/Perplexity/Gemini), add structured data, set up robots/sitemap/llms.txt, or review a site before launch. Distilled from the reference site's production build-time SEO gates.
Аудирует и оптимизирует SEO + GEO (видимость для ИИ/LLM) + Core Web Vitals любого веб-сайта, а затем исправляет обнаруженные проблемы.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "keywords"
Процессный рейтинг: все десять параметров 45/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (seo-audit) не совпадает с папкой (seo-geo-gate)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, node), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 44
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2503 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (7 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- +3Длина description 864: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 17 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.