SKILLEMALL.ai
EN Войти

BF geo-optimization

Оптимизация генеративного движка (GEO) для видимости поиска ИИ. Оптимизируйте контент для появления в ChatGPT, Perplexity, Claude и Google AI Overviews. Используйте при оптимизации веб-сайтов, страниц или контента для обнаружения и цитирования LLM.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generative Engine Optimization (GEO) for AI search visibility. Optimiz…»

Generative Engine Optimization (GEO) for AI search visibility. Optimize content to appear in ChatGPT, Perplexity, Claude, and Google AI Overviews. Use when optimizing websites, pages, or content for LLM discoverability and citation.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 6 файлов · 1 скрипт тело ≈ 3 618 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 35 ч назад

Оптимизация генеративного движка (GEO) для видимости поиска ИИ.

Как процесс F 30/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /products, /docs, /blog

ГенераторИИ и агентыИнфраструктураПоддержка клиентовтип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
30/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /products, /docs, /blog
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: /products
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: /docs
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: /blog

Процессный рейтинг: все десять параметров 30/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: /products, /docs, /blog
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): /products, /docs, /blog
  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
  • 85Шаги. Шагов: 129, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3618 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
  • -216 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 232 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 129 пунктов
  • +4Есть примеры (12 блоков кода)
  • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.