SKILLEMALL.ai

AD geo-analyzer

Инструмент анализа бренда GEO (Generative Engine Optimization). Автоматически задает вопросы трем ИИ-поисковикам — Doubao, Kimi, DeepSeek — анализирует частоту упоминания бренда в ответах ИИ, тональность, цитирование источников, сравнение с конкурентами и генерирует интерактивный HTML-отчет. Используется, когда пользователю требуется проанализировать эффективность бренда в ИИ-поисковиках, оптимизировать GEO, отслеживать бренд в ИИ-поиске, анализировать видимость бренда в ИИ. Ключевые слова: GEO-анализ, анализ бренда в ИИ-поиске, оптимизация ИИ-поиска, видимость бренда, GEO, geo analyzer.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GEO(生成式引擎优化)品牌分析工具。自动向豆包、Kimi、DeepSeek 三个 AI 搜索引擎提问,分析品牌在 AI 回答中的出现率、情…»

GEO(生成式引擎优化)品牌分析工具。自动向豆包、Kimi、DeepSeek 三个 AI 搜索引擎提问,分析品牌在 AI 回答中的出现率、情绪、信源引用、竞品对比,生成交互式 HTML 报告。当用户需要分析品牌在 AI 搜索引擎中的表现、GEO 优化、AI 搜索品牌监测、品牌 AI 可见度分析时使用。触发词:GEO分析、品牌AI搜索分析、AI搜索引擎优化、品牌可见度、GEO、geo analyzer。

ClawHub Agent Skills автор: RedFox v1.0.0 MIT-0 12 файлов тело ≈ 1 645 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Инструмент анализа бренда GEO (Generative Engine Optimization).

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
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

Такой же скилл встречается ещё в 1 месте: ClawHub

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (geo-analyzer) не совпадает с папкой (geo-analyzer-redfox)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1645 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

  • +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 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill is mostly coherent for brand AI-search analysis, but its report can falsely state that sentiment is 100% positive even when negative results exist.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 22 июл. 2026 г.