SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CA competitive-landscape

Определите лидеров SEO-рынка, выигрышные темы контента, охват ключевых слов, обратные ссылки и стратегические пробелы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Map SEO market leaders, winning content themes, keyword coverage, back…»

Map SEO market leaders, winning content themes, keyword coverage, backlinks, and strategic gaps.

every-app/open-seo Agent Skills автор: every-app MIT 1 файл тело ≈ 1 523 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Определите лидеров SEO-рынка, выигрышные темы контента, охват ключевых слов, обратные ссылки и стратегические пробелы.

Как процесс A 85/100 · Дойдёт до конца — слабые места: повторный запуск

ПроцедураДанные и аналитикаМаркетингИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
68
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
A
85/100
Дойдёт до конца
Повторный запуск вес 4
30
Результат и критерий готовности вес 14
60
Когда включается вес 12
70
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: competitive-landscape (every-app/open-seo)

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 85/100

  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 7, без проверки текущего состояния
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 45
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1523 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • 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)
  • +3Длина description 96: рекомендуется 120–800 символов
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 45 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.