AB geo-content-optimization
Оптимизируйте статьи, целевые страницы, документацию и брендовый контент для видимости, цитирования и рекомендаций в генеративных AI-системах, таких как ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity и AI Overviews. Используйте, когда пользователь спрашивает о GEO, AEO, AI SEO, видимости LLM, оптимизации поисковых систем ответов, AI-цитировании, доле AI в общем объеме, структурированном контенте для LLM, переписывании контента для лучшего цитирования/извлечения, улучшении китайского контента для обнаружения AI или создании повторяемого рабочего процесса для улучшения того, как бренд или страница отображаются в AI-генерируемых ответах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Optimize articles, landing pages, docs, and brand content for visibili…»
Optimize articles, landing pages, docs, and brand content for visibility, citation, and recommendation in generative AI systems such as ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, and AI Overviews. Use when the user asks about GEO, AEO, AI SEO, LLM visibility, answer engine optimization, AI citations, AI share of voice, structured content for LLMs, rewriting content to be more citable/extractable, improving Chinese content for AI discovery, or building a repeatable workflow to improve how a brand or page gets surfaced in AI-generated answers.
Оптимизируйте статьи, целевые страницы, документацию и брендовый контент для видимости, цитирования и рекомендаций в генеративных AI-системах, таких как…
Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, 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: 12. 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
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 108
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1504 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 11. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 541 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 15 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 108 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 7)
- +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.