AC dfseo
SEO-данные из терминала с использованием API DataForSEO. Используйте, когда пользователь просит проверить позиции по ключевым словам, проанализировать SERP, провести аудит сайта, проверить профиль обратных ссылок, найти возможности для ключевых слов, сравнить конкурентов, провести анализ пробелов в ссылках, проверить сложность или объем поиска по ключевым словам, провести аудит SEO на странице или получить оценки Lighthouse. Активируется по запросам: 'SEO', 'SERP', 'исследование ключевых слов', 'обратные ссылки', 'аудит сайта', 'сложность ключевых слов', 'объем поиска', 'ссылочное строительство', 'анализ конкурентов', 'SEO на странице', 'Lighthouse', 'позиции по ключевым словам', 'реферирующие домены', 'анкорный текст'.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«SEO data from the terminal using DataForSEO APIs. Use when the user as…»
SEO data from the terminal using DataForSEO APIs. Use when the user asks to check keyword rankings, analyze SERPs, run site audits, check backlink profiles, find keyword opportunities, compare competitors, do link gap analysis, check keyword difficulty or search volume, audit on-page SEO, or get Lighthouse scores. Triggers on: 'SEO', 'SERP', 'keyword research', 'backlinks', 'site audit', 'keyword difficulty', 'search volume', 'link building', 'competitor analysis', 'on-page SEO', 'Lighthouse', 'keyword ranking', 'referring domains', 'anchor text'.
SEO-данные из терминала с использованием API DataForSEO.
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 10. 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 58/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1342 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)
- -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 553 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.