Перерабатывает статью блога под нейропоиск и отдаёт готовый Markdown-файл с meta, FAQ и источниками.
Устанавливать ничего не нужно — напишите задачу в чат AI-ассистента, и он сам подключит скилл. Например:
Скилл перерабатывает готовую статью так, чтобы её цитировали нейропоисковики — Google SGE, Perplexity, Алиса AI. Агент анализирует структуры статей конкурентов, строит гибридную структуру и дорабатывает текст по GEO-регламенту: иерархия заголовков, выжимка для ИИ, прямые ответы в начале блоков, FAQ, выводы, источники и meta-теги. Факты, цифры и даты исходника сохраняются, объём попадает в заданный диапазон ±5%.
Берёт текст по ссылке или из чата и одним экраном уточняет объём, ключевые слова и конкурентов, если их нет в сообщении.
Разбирает структуру статей по вашим ссылкам, а если ссылок нет — находит 2–5 статей из выдачи Яндекса. Строит гибридную структуру.
Выстраивает иерархию h1–h4, добавляет выжимку для ИИ, прямые ответы в начале блоков, FAQ, выводы и источники. Убирает «воду» и канцелярит.
Линтер проверяет типографику, длину meta, объём, стоп-слова, структуру и живость ссылок. Агент итерирует, пока объём не попадёт в ±5% и не уйдут ошибки.
Формирует .md-файл и резюме: конкуренты, объём «было/стало», доля изменённого текста и оставшиеся замечания.
Ключевые требования GEO-регламента, по которым перерабатывается статья.
Достаёт свежие внешние данные: бенчмарки, конкурентов, рыночный контекст.
Проверяет структуру фида, обязательные поля офферов, цены, картинки и доступность URL.
Доказательно расследует падение, всплеск или аномалию KPI по данным хранилища.
Полезно знать перед началом работы