SKILLEMALL.ai

AD ai-brand-visibility-check

Проверяет, действительно ли AI-ассистенты (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) рекомендуют бренд, продукт или компанию, когда пользователи спрашивают "лучший X" — новый сигнал Generative Engine Optimization (GEO), который заменяет SEO. Используйте при аудите видимости бренда в AI, проведении маркетинговых исследований конкурентов, написании отчета GEO/маркетинга или ответе на вопрос "рекомендует ли нас AI". Оплата за вызов в USDC на Base через x402 (~0,01 доллара США), без API-ключа, без регистрации.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Check whether AI assistants (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) actu…»

Check whether AI assistants (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) actually recommend a brand, product, or company when users ask "best X" — the new Generative Engine Optimization (GEO) signal that is replacing SEO. Use when auditing a brand's AI visibility, doing competitive marketing research, writing a GEO/marketing report, or answering "does AI recommend us". Pay-per-call USDC on Base via x402 (~$0.01), no API key, no signup.

ClawHub Agent Skills автор: rccola990-cloud v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 153 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 24 ч назад

Проверяет, действительно ли AI-ассистенты (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini) рекомендуют бренд, продукт или компанию, когда пользователи спрашивают "лучший…

Как процесс D 38/100 · Процесс не доведён — слабые места: шаги, результат и критерий готовности, когда включается

ИнтеграцияМаркетингтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
38/100
Процесс не доведён
Шаги вес 15
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 2. 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 38/100

    • 0Шаги. Инструкция сплошным текстом, шаги не выделены
    • 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
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 153 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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

    • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
    • +4Структура: 1 заголовков, инструкции сложно сканировать
    • +3Нет пошаговых инструкций или чек-листа
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +5В description 2 примера фраз-триггеров в кавычках
    • +3Длина description 432 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Есть примеры (1 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The artifact appears coherent and purpose-aligned, with clean scanner telemetry and no evidence of hidden, destructive, or deceptive behavior.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.