AF gr-backlinks
Систематическое построение обратных ссылок для инди-разработчиков. Охватывает 5 типов каналов с ранжированием по географии и рентабельности SEO: Википедия (сущности), авторитетные СМИ (PR), отраслевые обзоры (G2/Capterra/Product Hunt), обсуждения на Reddit/Quora и цитаты экспертов HARO/Featured.com. Разработано для сайтов на этапе 0→1, где авторитетность домена является узким местом. Соответствует руководству Google/Bing по географии на 2026 год: обратные ссылки — самый сильный сигнал авторитетности бренда, который ИИ-поисковые системы используют для принятия решений о цитировании. По умолчанию используются источники ссылок для разработчиков/B2B; для продуктов B2C (образование, потребительские приложения) авторитетные ссылки отличаются — см. gingiris-seo-geo/references/2c-adaptation.md.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Systematic backlink building for indie founders. Covers 5 channel type…»
Systematic backlink building for indie founders. Covers 5 channel types ranked by GEO + SEO ROI: Wikipedia (entities), authoritative media (PR), industry reviews (G2/Capterra/Product Hunt), Reddit/Quora discussions, and HARO/Featured.com expert quotes. Designed for 0→1 sites where domain authority is the bottleneck. Aligns with 2026 Google/Bing GEO guidance: backlinks are the strongest brand-authority signal AI search engines use to decide citations. Defaults to dev/B2B link sources; for 2C products (education, consumer apps) authority links differ — see gingiris-seo-geo/references/2c-adaptation.md.
Систематическое построение обратных ссылок для инди-разработчиков.
Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/haro-helper.py
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/haro-helper.py - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "source"
Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/haro-helper.py
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 100Шаги. Шагов: 102
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3197 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 16. 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
- -244 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 606 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 34 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 102 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.