AB research-seo-signals
Получение данных по отслеживаемым ключевым словам, SERP, трендам, ранжируемым ключевым словам, трафику, конкурентам, GEO и обратным ссылкам через SignalDig SEO Data MCP. Используйте для исследования SEO только на основе доказательств, ограниченных сравнений рынков и повторного использования существующих исследовательских заданий; не используйте для окончательных решений о приоритетах. Требуется подключенная возможность MCP и ключ API SignalDig — установка этого навыка не подключает сервер, а недоступные инструменты никогда не должны имитироваться.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Retrieve traceable keyword, SERP, trend, ranked-keyword, traffic, comp…»
Retrieve traceable keyword, SERP, trend, ranked-keyword, traffic, competitor, GEO, and backlink evidence through the SignalDig SEO Data MCP. Use for evidence-only SEO research, scoped market comparisons, and reuse of existing research jobs; do not use for final prioritization decisions. Requires a connected MCP capability and SignalDig API key—installing this Skill does not connect the server, and unavailable tools must never be simulated.
Получение данных по отслеживаемым ключевым словам, SERP, трендам, ранжируемым ключевым словам, трафику, конкурентам, GEO и обратным ссылкам через SignalDig…
Как процесс B 76/100 · Почти готов — трудных мест не видно
Как улучшить
- Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
body-longтело SKILL.md ≈ 7096 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/ - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "displayName" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "summary" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 76/100
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 7096 токенов
- 100Шаги. Шагов: 146
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 5, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 15. 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
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 443 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 146 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (11 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 2)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.