SKILLEMALL.ai

AB schema-markup

Генерирует разметку структурированных данных (Schema.org / JSON-LD) для получения расширенных результатов в поиске. Используйте, когда спрашивают о разметке схемы, структурированных данных, расширенных фрагментах, JSON-LD или о том, как сделать страницу подходящей для результатов со звездами/FAQ/хлебными крошками. Создает действительный JSON-LD для правильного типа схемы, расширенного результата, на который он нацелен, обязательных и рекомендуемых полей, а также примечаний по проверке/руководству.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate structured-data (Schema.org / JSON-LD) markup to win rich res…»

Generate structured-data (Schema.org / JSON-LD) markup to win rich results in search. Use when asked about schema markup, structured data, rich snippets, JSON-LD, or making a page eligible for stars/FAQ/breadcrumb results. Produces valid JSON-LD for the right schema type, the rich-result it targets, required vs. recommended fields, and validation/guideline notes.

mohitagw15856/pm-claude-skills Agent Skills автор: mohitagw15856 MIT 1 файл тело ≈ 686 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 21 ч назад

Генерирует разметку структурированных данных (Schema.org / JSON-LD) для получения расширенных результатов в поиске. Используйте, когда спрашивают о разметке…

Как процесс B 70/100 · Почти готов — слабые места: ошибки и развилки, повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
95/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
87
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
70/100
Почти готов
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
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 70/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, 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: 13
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 686 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 365 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.