AB aeo-prompt-research-free
Определите, какие промпты и темы ИИ важны для оптимизации поисковой выдачи бренда (AEO) с использованием только бесплатных инструментов. Сканирует веб-сайт, анализирует позиционирование бренда, генерирует приоритетные промпты, которые люди задают ИИ-ассистентам, и проверяет существующее покрытие контента — все это без платных API. Используйте, когда пользователь хочет: узнать, какие вопросы люди задают ИИ о своей отрасли, найти возможности AEO, исследовать промпты для создания контента, проверить видимость сайта в ИИ или разработать контент-стратегию AEO. Ключи API не требуются — используются только web_fetch, web_search (бесплатный уровень) и рассуждения LLM.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Discover which AI prompts and topics matter for a brand's Answer Engin…»
Discover which AI prompts and topics matter for a brand's Answer Engine Optimization (AEO) using only free tools. Crawls a website, analyzes the brand's positioning, generates prioritized prompts people ask AI assistants, and audits existing content coverage — all without paid APIs. Use when a user wants to: find what questions people ask AI about their industry, discover AEO opportunities, research prompts for content creation, audit a site's AI visibility, or build an AEO content strategy. No API keys required — uses web_fetch, web_search (free tier), and LLM reasoning only.
Определите, какие промпты и темы ИИ важны для оптимизации поисковой выдачи бренда (AEO) с использованием только бесплатных инструментов.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу
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: 4. 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 68/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 37
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 981 токенов
- 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
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 583 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 37 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.