AF pangolinfo-ai-serp
Используйте, когда: пользователь хочет "Google 搜一下" / "看 AI Overview / SGE 怎么说" / "抓搜索结果带引文来源" / "监控某关键词的 SERP" / "做站外需求/舆情调研" / "Reddit/Quora 上大家怎么吐槽 X" / "我的内容会不会被 AI 搜索引用" / "compare A vs B 的热度趋势" / "search Google for X" / "AI mode 多轮追问". Охватывает: программный сбор Google SERP + AI Overviews(SGE), два режима: overview / ai_mode (многократные уточнения), опциональный скриншот; плюс сравнение популярности ключевых слов Google Trends (временные ряды + тепловая карта регионов + восходящие слова Breakout). Предоставляет агенту "слой реального времени для восприятия сети для устранения галлюцинаций", ссылки могут быть отслежены. НЕ для: поиска внутри Amazon (используйте pangolinfo-amazon-scraper search_amazon) / глубокого сканирования внутренних страниц сайта (этот навык только для Google SERP) / отбора ниш в категориях Amazon (используйте pangolinfo-amazon-niche).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when: 用户要"Google 搜一下" / "看 AI Overview / SGE 怎么说" / "抓搜索结果带引文来源" /…»
Use when: 用户要"Google 搜一下" / "看 AI Overview / SGE 怎么说" / "抓搜索结果带引文来源" / "监控某关键词的 SERP" / "做站外需求/舆情调研" / "Reddit/Quora 上大家怎么吐槽 X" / "我的内容会不会被 AI 搜索引用" / "compare A vs B 的热度趋势" / "search Google for X" / "AI mode 多轮追问". Covers: 程序化抓 Google SERP + AI Overviews(SGE)，两种模式 overview / ai_mode（多轮 followups），可选截图；外加 Google Trends 关键词热度对比（时间序列 + 地区热力 + Breakout 上升词）。给 Agent 做"消除幻觉的实时联网感知层"，引文可回溯。 NOT for: Amazon 站内搜索（用 pangolinfo-amazon-scraper 的 search_amazon）/ 深爬某网站内页（本 skill 只做 Google SERP）/ Amazon 类目利基筛选（用 pangolinfo-amazon-niche）。
Используйте, когда: пользователь хочет "Google 搜一下" / "看 AI Overview / SGE 怎么说" / "抓搜索结果带引文来源" / "监控某关键词的 SERP" / "做站外需求/舆情调研" / "Reddit/Quora 上大家怎么吐槽 X" /…
Как процесс F 39/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
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 · 2
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 2
-
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:297Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| `top5…max` | `top5…Max`（products 不是 brands）|
таблица -
низкая Секреты в коде
secret-high-entropy-tokenSKILL.md:347Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (строка таблицы в документации)| filter_niches 入参 | 传 `categoryId` | 只认 `nicheId`/`nicheTitle`;0-1 小数字段(`top5…Max`/`retu…Max`)别传整数 |
таблица
Просканировано файлов: 2. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: url - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "mcp_tools_used" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "applies_to"
Процессный рейтинг: все десять параметров 39/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 100Шаги. Шагов: 75
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3908 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 18. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (5 тегов): типизированный вызов надёжнее
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -238 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 11 примера фраз-триггеров в кавычках
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 529 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 39 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 75 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.