BB seo-new-keywords-research
Преобразует новые названия ИИ или неструктурированные сигналы рынка ИИ в таблицу приоритетов ключевых слов. Для каждого найденного названия определяет общие поисковые термины, проверяет их на релевантность, новизну, объем спроса и динамику по сравнению с объемом Google Ads и DataForSEO Trends (оценка интереса к поиску в Google), и в итоге присваивает статус: приоритет, наблюдать или пропустить. Используйте, когда у пользователя есть названия новых моделей, продуктов или репозиториев (или отчет об отслеживании ИИ, пакет сообщений, журнал изменений), и он спрашивает, по каким ключевым словам создавать страницы или инструменты. Запускает команду new-term-radar; требует AISA_API_KEY, а GOANYAPI_API_KEY улучшает его.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Turn new AI names or unstructured AI market signals into a keyword pri…»
Turn new AI names or unstructured AI market signals into a keyword priority table. For each name it finds the generic search terms downstream of it, screens them for relevance, and checks novelty, demand size and momentum against Google Ads volume and DataForSEO Trends (an estimate of Google search interest), ending in prioritize, watch or skip. Use when the user has new model, product or repository names (or an AI listening report, a batch of posts, a changelog) and asks which keywords to build pages or tools for. Runs the new-term-radar command line; needs an AISA_API_KEY, and a GOANYAPI_API_KEY improves it.
Преобразует новые названия ИИ или неструктурированные сигналы рынка ИИ в таблицу приоритетов ключевых слов.
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
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: 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 65/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 5
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2095 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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 617 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.