SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB seo-agi

Пишите SEO-страницы, которые ранжируются в Google И цитируются LLM (ChatGPT, Perplexity, Claude). Используйте при создании страниц парковки аэропортов, страниц локальных услуг, списков, сравнительных страниц, страниц с ценами или любого контента, который должен пройти Тест Reddit — то есть, знающий специалист одобрит его, а не назовет ИИ-шлаком. Обеспечивает прирост информации, архитектуру из 500 токенов, реальные HTML-таблицы, теги верификации и честные разделы «Не для вас». Триггеры: «написать SEO-страницу», «seo-agi», «seo agi», «SEO-страница для [ключевое слово]», «создать целевую страницу», «ранжироваться по [ключевое слово]», «переписать эту страницу для SEO», «оптимизировать этот контент», «GEO», «AEO», «генеративный движок оптимизации», «seo-agi», «написать страницу, которая ранжируется». НЕ триггерить для чистого технического SEO-аудита (ошибки сканирования, robots.txt, проверка sitemap).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Write SEO pages that rank in Google AND get cited by LLMs (ChatGPT, Pe…»

Write SEO pages that rank in Google AND get cited by LLMs (ChatGPT, Perplexity, Claude). Use when creating airport parking pages, local service pages, listicles, comparison pages, pricing pages, or any content that must pass the Reddit Test -- meaning a knowledgeable practitioner would upvote it, not call it AI slop. Enforces information gain, 500-token chunk architecture, real HTML tables, verification tags, and honest "Not For You" sections. Triggers on: "write an SEO page", "seo-agi", "seo agi", "seo page for [keyword]", "create a landing page", "rank for [keyword]", "rewrite this page for SEO", "optimize this content", "GEO", "AEO", "generative engine optimization", "seo-agi", "write a page that ranks". Do NOT trigger for pure technical SEO audits (crawl errors, robots.txt, sitemap validation).

ClawHub Agent Skills автор: ringbot v0.1.0 MIT-0 22 файла тело ≈ 6 197 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Пишите SEO-страницы, которые ранжируются в Google И цитируются LLM (ChatGPT, Perplexity, Claude).

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторМаркетингтип 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
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:235
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    cp ~/.claude/skills/seo-agi/.env.example ~/.config/seo-agi/.env
    security-скилл
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:286
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    cat ~/.config/seo-agi/.env 2>/dev/null || echo "No .env file -- skill will use fallback mode"
    security-скилл

Просканировано файлов: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6197 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/

Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6197 токенов
  • 100Шаги. Шагов: 122
  • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 8, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 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

  • +3Длина description 809: рекомендуется 120–800 символов
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 12 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
  • +4Структура: 56 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 122 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This SEO skill uses external SEO APIs, optional Search Console data, and local file outputs in ways that fit its advertised purpose, but users should understand the credential and file-writing behavior before installing.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.