AC aeo-content-free-local
Создание или обновление контента, оптимизированного для AEO, который цитируется ИИ-ассистентами (Gemini, ChatGPT, Perplexity) с использованием только бесплатных инструментов. Два режима: CREATE — создание нового контента по определенному запросу, или REFRESH — обновление существующего контента для повышения его цитируемости ИИ. Исследует, что цитируют текущие модели ИИ, создает конкурентный бриф и производит контент, достойный цитирования. Используйте, когда пользователь хочет: написать контент, оптимизированный для цитирования ИИ, создать статьи, которые появляются в ответах ИИ, обновить/переработать существующий контент для лучшей видимости в ИИ, создать авторитетный контент для поисковых систем или произвести контент AEO без платных инструментов. Ключи API не требуются — используются только web_fetch, web_search (бесплатный уровень) и рассуждения LLM. Работает в паре с aeo-prompt-research-free (который определяет, ЧТО писать; этот навык обрабатывает, КАК писать или обновлять его).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Create or refresh AEO-optimized content that gets cited by AI assistan…»
Create or refresh AEO-optimized content that gets cited by AI assistants (Gemini, ChatGPT, Perplexity) using only free tools. Two modes: CREATE new content targeting a specific prompt, or REFRESH existing content to improve AI citation-worthiness. Researches what AI models currently cite, builds a competitive brief, and produces citation-worthy content. Use when a user wants to: write content optimized for AI citations, create articles that show up in AI answers, refresh/update existing content for better AI visibility, build authority content for answer engines, or produce AEO content without paid tools. No API keys required — uses web_fetch, web_search (free tier), and LLM reasoning only. Pairs with aeo-prompt-research-free (which identifies WHAT to write about; this skill handles HOW to write or refresh it).
Создание или обновление контента, оптимизированного для AEO, который цитируется ИИ-ассистентами (Gemini, ChatGPT, Perplexity) с использованием только…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность
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: 5. 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 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 10, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (aeo-content-free-local) не совпадает с папкой (aeo-content-free-temp)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 73
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1745 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)
- +3Длина description 822: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 73 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.