SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CB programmatic-seo

Как разработать и запустить программу programmatic SEO, которая генерирует устойчивый трафик, а не штрафы. Определение источников данных, дизайн шаблонов, паттерны схемы, контроль качества в масштабе, архитектура внутренней перелинковки, управление бюджетом сканирования, AEO/GEO для programmatic-страниц, дисциплина обновления и решающий вопрос о том, подходит ли pSEO для вашей программы вообще. Триггеры: programmatic SEO, pSEO, масштабированный контент, генерация страниц, SEO по шаблонам, страницы локаций, сравнительные страницы, сайт-каталог, сайт со списками, масштабированные целевые страницы, programmatic-контент. Также срабатывает, когда набор контента не ранжируется, пострадал от обновления алгоритма или когда команда рассматривает pSEO как рычаг роста.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«How to design and run a programmatic SEO program that produces durable…»

How to design and run a programmatic SEO program that produces durable traffic instead of penalty-bait. Data source identification, template design, schema patterns, quality control at scale, internal linking architecture, crawl budget management, AEO/GEO for programmatic pages, refresh discipline, and the make-or-break question of whether pSEO is the right answer for your program at all. Triggers on programmatic SEO, pSEO, scaled content, page generation, template SEO, location pages, comparison pages, directory site, listing site, scaled landing pages, programmatic content. Also triggers when a content set is not ranking, has been hit by an algorithm update, or when a team is considering pSEO as a growth lever.

rampstackco/claude-skills Agent Skills автор: rampstackco 11 файлов тело ≈ 6 013 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 8 ч назад

Как разработать и запустить программу programmatic SEO, которая генерирует устойчивый трафик, а не штрафы.

Как процесс B 74/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, отчётность по ходу

ПроцедураМаркетингтип 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
C
89/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
72
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
74/100
Почти готов
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: programmatic-seo (rampstackco/claude-skills)

Как улучшить

  1. 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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 6013 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "catalog_summary"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "display_order"

Процессный рейтинг: все десять параметров 74/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 6013 токенов
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 43
  • 100Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
  • low Разделов верхнего уровня: 15. 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +4Нет примеров входа/выхода
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 722 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 16 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 72.