SKILLEMALL.ai

BD marketing-pages

Свод правил лучших практик для страниц маркетингового сайта, организованных по классам страниц — целевые страницы кампаний, страницы продуктов, деревья программного SEO, редакционные материалы. Используйте при написании или обновлении целевой/маркетинговой страницы, подключении целевой страницы кампании к идентификатору атрибуции, изменении общесайтовых ссылок навигации/нижнего колонтитула, работе с картой сайта/robots/поверхностями, читаемыми агентом, или аудите индексации, доступности и настройки конверсии общедоступного сайта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Best-practice rulebook for a marketing site's pages, organized by page…»

Best-practice rulebook for a marketing site's pages, organized by page class — campaign landers, product pages, programmatic SEO trees, editorial. Use when writing or updating a landing/marketing page, wiring a campaign lander to an attribution identifier, changing site-wide nav/footer links, touching sitemap/robots/agent-readable surfaces, or auditing a public site's indexing, reachability, and conversion setup.

dzhng/jevgrep Agent Skills автор: dzhng 1 файл тело ≈ 1 449 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 5 дн назад

Свод правил лучших практик для страниц маркетингового сайта, организованных по классам страниц — целевые страницы кампаний, страницы продуктов, деревья…

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
80
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
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

Как улучшить

    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: 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 43/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 30
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1449 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • +4Нет примеров входа/выхода
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.