SKILLEMALL.ai

AC seo-images

Анализ оптимизации изображений для SEO и производительности. Проверяет alt-текст, размеры файлов, форматы, адаптивные изображения, ленивую загрузку, предотвращение CLS, ранжирование изображений в SERP (через DataForSEO) и оптимизацию файлов изображений (конвертация в WebP/AVIF, внедрение метаданных IPTC/XMP). Используйте, когда пользователь говорит «image optimization», «alt text», «image SEO», «image size», «image audit», «optimize images», «image metadata», «image SERP», «convert to webp» или «image file optimize».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Image optimization analysis for SEO and performance. Checks alt text,…»

Image optimization analysis for SEO and performance. Checks alt text, file sizes, formats, responsive images, lazy loading, CLS prevention, image SERP rankings (via DataForSEO), and image file optimization (WebP/AVIF conversion, IPTC/XMP metadata injection). Use when user says "image optimization", "alt text", "image SEO", "image size", "image audit", "optimize images", "image metadata", "image SERP", "convert to webp", or "image file optimize".

ClawHub Claude Code автор: asale ai v1.0.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 4 242 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 35 ч назад

Анализ оптимизации изображений для SEO и производительности.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, отчётность по ходу

АнализаторWordPressМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
93
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

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: 2. 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 56/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4242 токенов
    • 85Шаги. Шагов: 52, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 10 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 449 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 31 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (13 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 93.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill provides coherent image SEO auditing and optimization guidance, with file changes disclosed as part of the requested optimization workflow.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: · 12 авг. 2026 г.