AF auto-content-blog
Полный конвейер создания контента SEO + GEO для крипто/Web3 команд. Активируйте этот навык, когда пользователь хочет: написать пост в блоге или статью, исследовать ключевые слова, сгенерировать бриф или план контента, извлечь инсайты из комментариев сообщества для пользовательского контента (UGC), оптимизировать контент для SEO или поисковых систем на базе ИИ (GEO), оценить или проверить существующую статью, или проверить, звучит ли текст сгенерированным ИИ. Также автоматически активируется в начале каждой новой сессии для сканирования X на предмет трендовых тем, релевантных спецификации проекта пользователя — предлагайте горячие ключевые слова до того, как пользователь спросит. Принимает файл .md со спецификацией проекта в качестве основного ввода. Также работает с простым ключевым словом или темой. Запускайте все этапы последовательно при начале с нуля. Входите в середину конвейера, если пользователь предоставляет существующий черновик или запрашивает только один этап.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Full end-to-end SEO + GEO content creation pipeline for crypto/Web3 te…»
Full end-to-end SEO + GEO content creation pipeline for crypto/Web3 teams. Trigger this skill when the user wants to: write a blog post or article, research keywords, generate a content brief or outline, mine community comments for UGC insights, optimize content for SEO or AI search engines (GEO), score or audit an existing article, or check if writing sounds AI-generated. Also trigger automatically at the start of every new session to scan X for trending topics relevant to the user's project spec — propose hot keywords before the user asks. Accepts a project spec .md file as primary input. Also works with plain keyword or topic. Run all stages in sequence when starting from scratch. Enter mid-pipeline if user provides an existing draft or only asks for one stage.
Полный конвейер создания контента SEO + GEO для крипто/Web3 команд.
Как процесс F 63/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: references/scoring-rubrics.md, references/ai-patterns-blacklist.md, references/output-templates.md
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/scoring-rubrics.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/ai-patterns-blacklist.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/output-templates.md - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: references/example-run.md
Процессный рейтинг: все десять параметров 63/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): references/scoring-rubrics.md, references/ai-patterns-blacklist.md, references/output-templates.md
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (auto-content-blog) не совпадает с папкой (cook-a-skill-content-blog-social)
- 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
- 100Шаги. Шагов: 92
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3869 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 774 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 92 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.