AD seo-autopilot
Полностью автоматизированный движок для поддержания свежести SEO-контента. Отслеживает каталог отчетов по исследованию ключевых слов, автоматически генерирует целевые страницы и сообщения в блогах, выполняет SEO-аудиты и отправляет обновления. Использовать, когда: вам нужно поддерживать свежесть SEO-контента без ручной публикации, вы хотите автоматизировать поток от исследования ключевых слов до живых страниц, или вам нужен конвейер, который преобразует отчеты по ключевым словам в развернутые веб-страницы. Работает с Next.js, Astro, Nuxt и фреймворками статических сайтов. Триггерные фразы: «автоматизировать SEO-контент», «отчет по ключевым словам на страницу», «автоматически генерировать SEO-страницы», «движок свежести контента», «автоматически развертывать SEO-страницы»
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Fully automated SEO content freshness engine. Monitors a keyword resea…»
Fully automated SEO content freshness engine. Monitors a keyword research reports directory, automatically generates landing pages and blog posts, runs SEO audits, and pushes updates. Use when: you need to keep SEO content fresh without manual publishing, you want to automate the flow from keyword research to live pages, or you need a pipeline that converts keyword reports into deployed web pages. Works with Next.js, Astro, Nuxt, and static site frameworks. Trigger phrases: "automate SEO content", "keyword report to page", "auto-generate SEO pages", "content freshness engine", "deploy SEO pages automatically"
Полностью автоматизированный движок для поддержания свежести SEO-контента.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 4. 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 46/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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: 22, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (seo-autopilot) не совпадает с папкой (seo-autopilot-pro)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 35
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1324 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 4 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 616 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 26 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 35 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.