BC seo-intel
Инструмент для анализа конкурентов в локальном SEO. Используйте, когда пользователь спрашивает об SEO-анализе, исследовании конкурентов, пробелах в ключевых словах, контент-стратегии, аудите сайтов, цитируемости ИИ или хочет сканировать/анализировать веб-сайты. Охватывает: настройку, сканирование, извлечение, анализ, AEO (оценка цитируемости ИИ), генерацию ключевых слов, контент-брифинг, дашборды, экспортирование агентом, предложение SEO и планирование конкурентных действий. Также используйте, когда вас просят сгенерировать брифы по внедрению на основе данных SEO, сравнить сайты, провести аудит цитируемости ИИ или предложить, какие страницы/документы/функции следует создать на основе конкурентной разведки. Включает gap-intel для анализа пробелов в темах/контенте между вашим сайтом и конкурентами.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local SEO competitive intelligence tool. Use when the user asks about…»
Local SEO competitive intelligence tool. Use when the user asks about SEO analysis, competitor research, keyword gaps, content strategy, site audits, AI citability, or wants to crawl/analyze websites. Covers: setup, crawling, extraction, analysis, AEO (AI citability scoring), keyword invention, content briefs, dashboards, agentic exports, suggestive SEO, and competitive action planning. Also use when asked to generate implementation briefs from SEO data, compare sites, audit AI citability, or suggest what pages/docs/features to build based on competitor intelligence. Includes gap-intel for topic/content gap analysis between your site and competitors.
Инструмент для анализа конкурентов в локальном SEO.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7338 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 17, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7338 токенов
- 100Шаги. Шагов: 142
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (6 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 658 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 48 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 142 пунктов
- +4Есть примеры (32 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 70.