SKILLEMALL.ai

AC aeo-audit

Проведите живой аудит AEO (Answer Engine Optimization) по 100 пунктам для любого веб-сайта. Оценивает разметку схемы, мета-сигналы, структуру контента, техническую настройку и видимость для ИИ. Возвращает оценку (A-F), разбивку по компонентам и приоритетные рекомендации. Используйте при аудите веб-сайтов на предмет видимости в ИИ-поиске, проверке причин отсутствия бизнеса в ответах ChatGPT/Perplexity/Claude или оптимизации для поисковых систем.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Run a live 100-point AEO (Answer Engine Optimization) audit on any web…»

Run a live 100-point AEO (Answer Engine Optimization) audit on any website. Scores schema markup, meta signals, content structure, technical setup, and AI visibility. Returns grade (A-F), component breakdown, and prioritized recommendations. Use when auditing websites for AI search visibility, checking why a business doesn't appear in ChatGPT/Perplexity/Claude answers, or optimizing for answer engines.

ClawHub Agent Skills автор: piiiico v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 1 971 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Проведите живой аудит AEO (Answer Engine Optimization) по 100 пунктам для любого веб-сайта.

Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторИИ и агентыИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
57/100
Есть пробелы
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

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 57/100

    • 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
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (aeo-audit) не совпадает с папкой (aeo-website-audit)
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 28
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1971 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 405 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 28 пунктов
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)

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

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This is a straightforward website-audit skill that sends a user-provided URL to a disclosed external audit service and does not request credentials or persistent access.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.