BA seo-backlink-audit
Аудит профиля обратных ссылок с использованием данных Ahrefs MCP: здоровье профиля, распределение анкорного текста, выявление токсичных ссылок, восстановление потерянных ссылок и анализ пробелов по сравнению с конкурентами. Используйте этот навык при проверке здоровья обратных ссылок, планировании проекта по отклонению ссылок, восстановлении после ручного действия, планировании построения ссылок или проведении комплексной проверки юридической чистоты объекта на предмет ссылочного капитала. Триггеры: аудит обратных ссылок, профиль ссылок, токсичные ссылки, отклонение ссылок, анализ анкорного текста, потерянные ссылки, восстановление ссылок, ссылающиеся домены, пробел в ссылках. Также срабатывает, когда снижение трафика коррелирует с потерей ссылок или когда в Search Console появляется предупреждение о неестественных ссылках.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Audit a backlink profile using Ahrefs MCP data: profile health, anchor…»
Audit a backlink profile using Ahrefs MCP data: profile health, anchor text distribution, toxic link identification, lost link reclamation, and gap analysis against competitors. Use this skill when reviewing backlink health, scoping a disavow project, recovering from a manual action, planning link building, or doing M&A due diligence on a property's link equity. Triggers on backlink audit, link profile, toxic links, disavow, anchor text analysis, lost links, link reclamation, referring domains, link gap. Also triggers when traffic decline correlates with link loss or when an unnatural link warning appears in Search Console.
Аудит профиля обратных ссылок с использованием данных Ahrefs MCP: здоровье профиля, распределение анкорного текста, выявление токсичных ссылок, восстановление…
Как процесс A 80/100 · Дойдёт до конца — слабые места: 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: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "catalog_summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "display_order"
Процессный рейтинг: все десять параметров 80/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 85Шаги. Шагов: 67, расплывчатых формулировок: 3
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1749 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 631 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 67 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.