SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD vigilath-geo

Проверка, запрос и оптимизация видимости и частоты упоминаний бренда в ИИ-поисках (ChatGPT / Perplexity / DeepSeek / Doubao / Tongyi / Wenxin / Yuanbao) (GEO/AEO), а также проверка общественного мнения и горячих тем бренда. **Любая проверка GEO / SEO для веб-сайта не требует входа, бесплатна и неограничена** — когда пользователь говорит «проверь этот сайт / какой GEO у этого сайта / какой балл SEO / проверь мой официальный сайт», модуль запускается сразу. Также есть возможности, требующие авторизации: когда пользователь спрашивает «сколько раз меня нашли в ИИ / видимость в ИИ-поисках / GEO / AEO / как сравниваются конкуренты в ИИ / как повысить цитируемость в ИИ / эффективность рекламы / охват / ежедневные/еженедельные/ежемесячные отчеты», или спрашивает «есть ли сегодня негатив / общественное мнение / объем упоминаний бренда / есть ли горячие темы для использования / настроить слова для мониторинга», используется этот модуль.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«检测、查询与优化品牌在 AI 搜索引擎(ChatGPT / Perplexity / DeepSeek / 豆包 / 通义 / 文心 / 元…»

检测、查询与优化品牌在 AI 搜索引擎(ChatGPT / Perplexity / DeepSeek / 豆包 / 通义 / 文心 / 元宝)中的可见性与被引用率(GEO/AEO),并可查品牌舆情与热点。**任何网站的 GEO / SEO 体检不需要登录、免费、不限次**——用户说「测一下这个网站 / 这个站 GEO 怎么样 / SEO 分数多少 / 帮我体检一下官网」就直接跑 check。另有需授权的能力:当用户问到「在 AI 里被搜到几个 / AI 搜索可见性 / GEO / AEO / 竞品在 AI 里怎么对比 / 怎么提升被 AI 引用 / 投放效果 / 露出率 / 日报周报月报」,或问到「今天有没有负面 / 舆情 / 品牌声量 / 有什么热点可蹭 / 调监测词」这类问题时使用。

ClawHub Agent Skills автор: Dz v0.1.0 MIT-0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 501 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Проверка, запрос и оптимизация видимости и частоты упоминаний бренда в ИИ-поисках (ChatGPT / Perplexity / DeepSeek / Doubao / Tongyi / Wenxin / Yuanbao)…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураGitHubМаркетингИнфраструктуратип 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
B
80/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
84
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 8

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 8
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:22
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
    curl -fsSL https://vigilath.cn/skill/install.sh | bash
    vendor-host
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:38
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
    curl -fsSL https://vigilath.cn/skill/install.sh | bash -s -- <你的token> --base https://vigilath.cn
    vendor-host
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell install.sh:5
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде; хост вендора самого скилла)
    #   curl -fsSL https://vigilath.cn/skill/install.sh | bash
    комментарийvendor-host
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell install.sh:8
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде; хост вендора самого скилла)
    #   curl -fsSL https://vigilath.cn/skill/install.sh | bash -s -- --skills site-audit,seo-audit
    комментарийvendor-host
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell install.sh:10
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде; хост вендора самого скилла)
    #   curl -fsSL https://vigilath.cn/skill/install.sh | bash -s -- --skills geo
    комментарийvendor-host
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell install.sh:13
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде; хост вендора самого скилла)
    #   curl -fsSL https://vigilath.cn/skill/install.sh | bash -s -- <你的token> --base https://vigilath.cn
    комментарийvendor-host
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell install.sh:19
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (строковый литерал в коде, не выполняется; комментарий в коде)
    # ★ --base 是"从哪个域名装就指向哪个域名"的关键:本脚本被 `curl | bash` 管道执行时,
    строка в кодекомментарий
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell README.md:41
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)
    > `--base` 请**照控制台给的那条命令原样用**。脚本被 `curl | bash` 管道执行时拿不到自己的下载地址,基址只能靠它传入;不传会退到默认的 `https://vigilath.cn`。
    vendor-hostв кавычках

Просканировано файлов: 5. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "slug"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "displayName"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 39
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1501 токенов

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
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 349 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 39 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This skill appears to be a legitimate Vigilath GEO/SEO service connector, but its installer and account features make broad local changes and persist a long-lived service token.
LLM: suspicious (high) · 23 авг. 2026 г.