SKILLEMALL.ai

AD seo

Аудит и улучшение обнаруживаемости веб-сайтов в традиционных поисковых системах, поисковых системах ответов и генеративном поиске. Используйте для технического SEO, контента на странице, структурированных данных, архитектуры вопросов и сущностей, цитирования ИИ, управления краулерами, контента, читаемого агентами, и измеримого измерения видимости. Не используйте только для редактирования копий, написания, операций CMS или общих маркетинговых заявлений ИИ без определенной поисковой поверхности и плана проверки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit and improve website discoverability across traditional search, a…»

Audit and improve website discoverability across traditional search, answer engines, and generative search. Use for technical SEO, on-page content, structured data, question and entity architecture, AI citations, crawler controls, agent-readable content, and reproducible visibility measurement. Do not use for only copy-editing, writing, CMS operations, or generic AI marketing claims without a defined search surface and verification plan.

magnus919/agent-skills Agent Skills автор: magnus919 MIT 26 файлов · 3 скрипта тело ≈ 1 741 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 25 ч назад

Аудит и улучшение обнаруживаемости веб-сайтов в традиционных поисковых системах, поисковых системах ответов и генеративном поиске.

Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки

АнализаторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
96
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
47/100
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
    • 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: 25. 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 47/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1741 токенов
    • low Среди тестов нет случая на инъекцию через данные

    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
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 441 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 9 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (14 из 15)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 96.