BC content-refresh-impact
Проверяет, действительно ли обновленные страницы вернули поисковый трафик, на основе данных Google Search Console в вашем рабочем пространстве Coupler.io с указанными вами датами обновления — клики, показы и позиция до и после каждого обновления, с учетом того, как менялся остальной сайт за те же недели, чтобы общий рост сайта не приписывался обновлению. Используйте для запросов «сработало ли обновление контента», «помогло ли обновление этих постов в блоге», «какие обновления страниц восстановили трафик», «стоит ли обновлять старый контент», «что произошло после того, как мы переписали эти страницы», «следует ли нам продолжать обновлять старые посты» — даже когда пользователь не говорит «обновление». Это представление «сработало ли это» после обновления. Для определения того, какие страницы нуждаются в обновлении, используйте анализ деградации контента. Только Google Search Console.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Checks whether the pages you updated actually won back search traffic,…»
Checks whether the pages you updated actually won back search traffic, from live Google Search Console data in your Coupler.io workspace with the refresh dates you give it — clicks, impressions and position before and after each update, measured against how the rest of the site moved over the same weeks, so a site-wide lift isn't credited to the refresh. Use for "did our content refresh work", "did updating those blog posts help", "which page updates recovered traffic", "is refreshing old content worth it", "what happened after we rewrote these pages", "should we keep updating old posts" — even when the user never says "refresh". This is the did-it-work view after an update. For which pages need refreshing in the first place use content-decay-analysis. Google Search Console only.
Проверяет, действительно ли обновленные страницы вернули поисковый трафик, на основе данных Google Search Console в вашем рабочем пространстве Coupler.io с…
Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, 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: 1. 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 60/100
- 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: 4, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 34, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3128 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Скилл сам сортирует и ранжирует выдачу: это работа системы на той стороне, а не модели
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 7 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 790 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.