SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB internal-links

Используйте, когда пользователь хочет оптимизировать внутренние ссылки, исправить сиротские страницы или улучшить структуру ссылок. Также используйте, когда пользователь упоминает "внутренние ссылки", "внутренняя перелинковка", "анкорный текст", "ссылочный вес", "стратегия внутренней перелинковки" или "сиротские страницы". Для IA используйте website-structure.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«When the user wants to optimize internal linking, fix orphan pages, or…»

When the user wants to optimize internal linking, fix orphan pages, or improve link structure. Also use when the user mentions "internal links," "internal linking," "anchor text," "link equity," "internal linking strategy," or "orphan pages." For IA, use website-structure.

ClawHub Agent Skills автор: Kostja Zhang v1.0.1 MIT-0 2 файла тело ≈ 761 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Также используйте, когда пользователь упоминает "внутренние ссылки", "внутренняя перелинковка", "анкорный текст", "ссылочный вес", "стратегия внутренней…

Как процесс B 73/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу

СправочникИнфраструктуратип 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
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
88
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
73/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
55
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 73/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 15
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 761 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 6 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 273 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is an instruction-only SEO helper for internal linking, with no executable code, install scripts, persistence, or hidden high-impact behavior.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.