SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB programmatic-seo

Спланируйте стратегию программного SEO — создавайте множество страниц для ранжирования из набора данных и шаблона. Используйте, когда вас спросят о pSEO, масштабировании контента с помощью шаблонов/данных, создании [X] страниц для [Y] или охвате длинного хвоста поиска в масштабе. Создает модель "основной термин + модификатор", шаблон страницы и схему данных, механизм контроля качества/тонкого контента и план индексации — страницы, достойные ранжирования, а не спам-дверные проемы.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Plan a programmatic SEO strategy — generate many ranking pages from a…»

Plan a programmatic SEO strategy — generate many ranking pages from a data set and a template. Use when asked about pSEO, scaling content with templates/data, building [X] for [Y] pages, or capturing long-tail search at scale. Produces the head-term + modifier model, the page template and data schema, a quality/thin-content guardrail, and an indexation plan — pages worth ranking, not doorway spam.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 765 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Спланируйте стратегию программного SEO — создавайте множество страниц для ранжирования из набора данных и шаблона.

Как процесс B 67/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, ошибки и развилки, повторный запуск

ГенераторМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: 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) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
67/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Такой же скилл встречается ещё в 2 местах: pm-claude-skills, pm-claude-skills

Как улучшить

    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: 1. 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 67/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 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: 14
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 765 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 400 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.