SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC local-falcon

Экспертные рекомендации по AI Visibility и Local SEO от Local Falcon, пионера в отслеживании позиций по гео-сетке. Предоставляет глубокие знания по оптимизации для ИИ-поисковых платформ (ChatGPT, Gemini, AI Mode, AI Overviews, Grok), позиций в локальной выдаче, оптимизации Google Business Profile и действенные стратегии для агентств, предприятий и малого/среднего бизнеса. Включает рекомендации по использованию сервера MCP от Local Falcon для анализа на основе данных.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Expert guidance on AI Visibility and Local SEO from Local Falcon, the…»

Expert guidance on AI Visibility and Local SEO from Local Falcon, the pioneer of geo-grid rank tracking. Provides deep knowledge on optimizing for AI search platforms (ChatGPT, Gemini, AI Mode, AI Overviews, Grok), local pack rankings, Google Business Profile optimization, and actionable strategies for agencies, enterprises, and SMBs. Includes guidance on using Local Falcon's MCP server for data-driven analysis.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 10 файлов тело ≈ 5 489 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Экспертные рекомендации по AI Visibility и Local SEO от Local Falcon, пионера в отслеживании позиций по гео-сетке.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, согласованность, отчётность по ходу

ПроцедураИИ и агентыМаркетингДанные и аналитикатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
65
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Согласованность вес 8
40
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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: 10. 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")
  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5489 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_name"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "documentation"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "repository"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "categories"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "capabilities"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "mcp_integration"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "triggers"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "invocation"

Процессный рейтинг: все десять параметров 56/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (local-falcon) не совпадает с папкой (local-visibility-skill)
  • 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, node), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5489 токенов
  • 85Шаги. Шагов: 93, расплывчатых формулировок: 1
  • 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: 17. 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)
  • -246 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 415 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 53 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 93 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (9 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)
  • +1Лицензия указана

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.