SKILLEMALL.ai

AD geo-analyzer

GEO (генеративный оптимизатор) — инструмент анализа бренда. Автоматически задает вопросы трем поисковым системам на базе ИИ: Doubao, Kimi, DeepSeek, анализируя частоту появления бренда в ответах ИИ, тональность, цитирование источников, сравнение с конкурентами, генерируя интерактивный HTML-отчет. Используйте, когда пользователю требуется анализ эффективности бренда в поисковых системах на базе ИИ, оптимизация GEO, мониторинг бренда в поиске на базе ИИ, анализ видимости бренда в ИИ. Ключевые слова: GEO-анализ, анализ бренда в поиске ИИ, оптимизация поиска ИИ, видимость бренда, GEO, geo analyzer.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«GEO(生成式引擎优化)品牌分析工具。自动向豆包、Kimi、DeepSeek 三个 AI 搜索引擎提问,分析品牌在 AI 回答中的出现率、情…»

GEO(生成式引擎优化)品牌分析工具。自动向豆包、Kimi、DeepSeek 三个 AI 搜索引擎提问,分析品牌在 AI 回答中的出现率、情绪、信源引用、竞品对比,生成交互式 HTML 报告。当用户需要分析品牌在 AI 搜索引擎中的表现、GEO 优化、AI 搜索品牌监测、品牌 AI 可见度分析时使用。触发词:GEO分析、品牌AI搜索分析、AI搜索引擎优化、品牌可见度、GEO、geo analyzer。

redfox-data/redfox-community Agent Skills автор: redfox-data 11 файлов тело ≈ 1 717 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 4 ч назад

GEO (генеративный оптимизатор) — инструмент анализа бренда.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

АнализаторИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 46
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1717 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 202 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 14 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 46 пунктов
  • +4Есть примеры (11 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.