SKILLEMALL.ai

AC geo-structured-writer

Форматируйте любой контент в структурированные форматы, читаемые ИИ, которые максимизируют вероятность цитирования. Преобразует неструктурированный текст в GEO-оптимизированные макеты с использованием заголовков, FAQ, таблиц и блоков определений. Используйте всякий раз, когда пользователь упоминает переформатирование контента для поиска ИИ, структурирование статей для цитирования ИИ, преобразование текста в формат, удобный для ИИ, добавление FAQ и заголовков или создание страниц, читаемых ИИ.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Format any content into AI-readable structured formats that maximize c…»

Format any content into AI-readable structured formats that maximize citation probability. Converts unstructured text into GEO-optimized layouts using headers, FAQs, tables, and definition blocks. Use whenever the user mentions reformatting content for AI search, structuring articles for AI citations, converting text to GEO-friendly format, adding FAQs and headers, or making pages AI-readable.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 4 файла тело ≈ 895 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Форматируйте любой контент в структурированные форматы, читаемые ИИ, которые максимизируют вероятность цитирования.

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ГенераторИсследованияМаркетингПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
86
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
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: 3. 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 64/100

    • 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
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 75Шаги. Шагов: 3
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 895 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • medium Тестов 1, и все положительные: нет ни одного случая «должен отказать» или «должен переспросить»

    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)
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 396 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (9 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.