AB ai-content-audit
Проверьте библиотеку контента, сайт с документацией или блог на наличие сгенерированного ИИ "шума", который подрывает доверие и производительность поиска — и определите, что исправить, переписать или удалить. Используйте, когда вас попросят найти "мусор" в библиотеке контента, оценить качество контента, написанного ИИ, объяснить, почему вовлеченность или рейтинги контента упали после масштабирования с помощью ИИ, или установить планку качества для публикации с помощью ИИ. Создает проверенный инвентарь с вердиктами по каждому элементу, используемыми сигналами обнаружения, планом сортировки и воротами качества публикации, предотвращающими повторение. Для цитируемости ИИ в отдельной статье используйте aeo-optimizer; для самой стратегии используйте content-calendar или seo-content-brief.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a content library, docs site, or blog for AI-generated filler th…»
Audit a content library, docs site, or blog for AI-generated filler that's eroding trust and search performance — and triage what to fix, rewrite, or delete. Use when asked to find slop in a content library, audit AI-written content quality, explain why content engagement or rankings dropped after scaling with AI, or set a quality bar for AI-assisted publishing. Produces an audited inventory with per-piece verdicts, the detection signals used, a triage plan, and a publishing quality gate that prevents recurrence. For a single article's AI-citability use aeo-optimizer; for the strategy itself use content-calendar or seo-content-brief.
Проверьте библиотеку контента, сайт с документацией или блог на наличие сгенерированного ИИ "шума", который подрывает доверие и производительность поиска — и…
Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 70/100
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 12, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1241 токенов
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)
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 641 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 9 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.