AC grok-geo
Диагностика видимости бренда, рекомендаций, цитирований, присутствия конкурентов, фактической точности и пробелов в контенте при веб-поиске с помощью ИИ. Используйте для GEO-аудитов, анализа видимости в поиске ИИ, анализа цитирований ИИ, сравнения бренда с конкурентами, диагностики контента GEO веб-сайта, анализа упоминаний бренда в ChatGPT/豆包/DeepSeek/通义千问/智谱 GLM/Kimi/文心一言/Claude/Gemini/Perplexity, оптимизации поиска ИИ и отчетов по оптимизации генеративных движков (GEO). Поддерживает 17+ ИИ-движков (8 международных + 9 китайских). Не используйте для обычного копирайтинга, общего исследования SEO-ключевых слов, скрейпинга социальных сетей, гарантий ранжирования или публикации контента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Diagnose a brand's visibility, recommendations, citations, competitor…»
Diagnose a brand's visibility, recommendations, citations, competitor presence, factual accuracy, and content gaps in AI-assisted web search. Use for GEO audits, AI search visibility analysis, AI citation analysis, brand-versus-competitor comparisons, website GEO content diagnostics, ChatGPT/豆包/DeepSeek/通义千问/智谱 GLM/Kimi/文心一言/Claude/Gemini/Perplexity brand mention analysis, AI search optimization, and generative engine optimization (GEO) reports. Supports 17+ AI engines (8 international + 9 Chinese). Do not use for ordinary copywriting, general SEO keyword research, social-media scraping, guaranteed-ranking requests, or content publishing.
Диагностика видимости бренда, рекомендаций, цитирований, присутствия конкурентов, фактической точности и пробелов в контенте при веб-поиске с помощью ИИ.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, согласованность, отчётность по ходу
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: 0. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary"
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (grok-geo) не совпадает с папкой (geo-agent-skill)
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 70
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 6, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1711 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 23. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 646 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 24 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 70 пунктов
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.