bencium-aeo — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл готовит контент для цитирования в AI-поиске, FAQ-схемы и панели доказательств. Пригодится для проверки готовности страниц к извлечению LLM.
npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a claude-codeЧто делает bencium-aeo
bencium-aeo помогает готовить материалы под Answer Engine Optimization: для цитирования в ChatGPT, Claude, Gemini и AI Overviews. Скилл формирует обзор продукта, FAQ с JSON-LD, панели доказательств и разметку FAQPage, HowTo, Product или Organization. Он также оценивает готовность текста к извлечению по четырём направлениям: цитируемость, фокус, авторитетность и свежесть.
Внутри есть правила для коротких самодостаточных утверждений, страниц с одной темой, проверяемых данных, дат и атрибуции экспертов. Для FAQ задаются естественные вопросы, ответы длиной 30–50 слов, якоря и даты публикации. Полное руководство хранится в prd.md, а краткая выжимка исследования — в story-structured.md.
Скилл предназначен для AI-цитирования, а не для традиционного SEO, поэтому это повод проверить задачу перед установкой. Для проверки результата он предлагает тесты распознавания, сравнения, выбора решения и инструкции, а также отслеживание упоминания, ссылки, точности и процитированных доказательств.
Какие задачи решает
- подготовить страницу под цитирование в AI-поиске
- собрать FAQPage JSON-LD с датами и якорями
- добавить к утверждениям методику, источник и ограничения
- оценить текст по готовности к извлечению LLM
- проверить видимость продукта в ChatGPT, Claude и Gemini
Примеры запросов агенту
- Оптимизируй страницу продукта для цитирования в ChatGPT и Gemini по правилам AEO.
- Составь 15 FAQ с JSON-LD, датами публикации и постоянными якорями.
- Оцени этот текст по извлечению, фокусу, авторитетности и свежести, затем предложи исправления.
Как установить bencium-aeo
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/bencium-aeo/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/bencium-aeo/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/bencium-aeo/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/bencium-aeo/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install bencium/bencium-marketplace bencium-aeo2Вручную: положить файлы
.github/skills/bencium-aeo/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/bencium/bencium-marketplace --path bencium-aeo/skills/bencium-aeoВручную: положить файлы
.devin/skills/bencium-aeo/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о bencium-aeo
Как установить bencium-aeo в Claude Code?
Выполните npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a claude-code, затем повторите npx skills add bencium/bencium-marketplace --skill bencium-aeo -a claude-code. Файл скилла находится по пути ~/.claude/skills/bencium-aeo/SKILL.md.
Что делает bencium-aeo?
Скилл готовит контент для AI-цитирования: обзоры, FAQ со схемой JSON-LD, панели доказательств и структурированные данные. Он также проверяет готовность страниц к извлечению языковыми моделями.
Чем bencium-aeo отличается от обычного SEO?
Он нацелен на цитирование в AI-поиске, а не на традиционные поисковые рейтинги. В фокусе — самодостаточные утверждения, источники, даты, авторство и структура, которую проще извлечь языковой модели.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: bencium-aeo
description: Generate AEO-optimized content (Answer Engine Optimization) for AI search visibility - ChatGPT, Claude, Gemini, AI Overviews. Use when optimizing websites for AI citations, creating FAQ schemas, evidence panels, or analyzing content for LLM extraction readiness.
---
# AEO Content Optimization Skill
**Answer Engine Optimization** - Optimize content for AI citations, not traditional search rankings.
## When to Use This Skill
Use this skill when:
- User asks to optimize content for AI search/citations
- User mentions ChatGPT, Claude, Gemini visibility
- User wants FAQ schema, JSON-LD, or structured data for AI
- User asks about GEO (Generative Engine Optimization)
- User wants to analyze content for AI extraction readiness
- User mentions "AI Overviews" or "answer engines"
**NOT for traditional SEO** - This is specifically for AI/LLM citation optimization.
## Core Reference
**Full templates and guidelines:** Read `prd.md` in this directory for complete implementation details.
## Quick Reference: Key Principles
### The 18-Token Extraction Rule
LLMs extract self-contained sentences of ~18 tokens (~15-20 words). Key claims must be complete, quotable statements requiring zero surrounding context.
**Good:** "Eight-API synthesis reduces property analysis errors by 67%." (9 tokens)
**Bad:** "Our system is incredibly fast and delivers amazing results." (vague)
### Single-Topic Focus Pages
Single-concept pages vastly outperform multi-topic content. Create focused URLs like `domain.com/specific-concept` rather than comprehensive guides.
### Citations + Statistics = 30-40% More Visibility
Every major claim needs:
- Verifiable data with methodology
- Date of data collection
- Expert attribution (Name + Credentials + Org)
### Freshness is Critical
95% of AI citations come from content updated in last 10 months. Static content dies.
### Authority Level Determines Strategy
| Authority Level | Optimization Approach |
|-----------------|----------------------|
| **Challenger** (new sites, low authority) | Aggressive: 5-7 extraction points per page, heavy citations, weekly micro-updates |
| **Established** (top-ranked, well-known) | Light touch: 1-2 strategic points, trust existing credibility, avoid over-optimization |
**Princeton finding:** Rank-5 sites gained 115% visibility with aggressive optimization. Rank-1 sites that over-optimized lost 30%.
## What to Generate
When user requests AEO content, generate:
### 1. Product Overview (50 words)
- What it is (one clause)
- Scope/timeframe context
- Why it matters (value proposition)
- "Last updated" date
### 2. 15 FAQs with Schema
- Questions: 7-12 words, natural language
- Answers: 30-50 words (sweet spot for AI extraction)
- FAQPage JSON-LD schema with `datePublished` and `dateModified`
- Persistent anchor IDs (#faq-slug)
### 3. Evidence Panels
For every important claim:
- Claim statement
- Methodology
- Data source + URL
- Date of data collection
- Limitations
- Contact for questions
### 4. JSON-LD Schema
- FAQPage (most important)
- HowTo (for guides)
- Product (for product pages)
- Organization (for About page)
## Anti-Patterns (What to Avoid)
### Traditional SEO Tactics Harm GEO
- Keyword stuffing
- Generic listicles without original insight
- Vague hedged language ("may help", "could potentially")
- Multi-topic comprehensive guides
- Over-optimization on established sites
### Content Structure Errors
- FAQ answers over 50 words
- Buried answers (put conclusion first)
- Pronoun ambiguity ("it" instead of "the product")
- Missing dates and freshness signals
- No schema markup
## Assessment Framework
When analyzing content for AEO readiness, score (0-10):
| Dimension | What to Check |
|-----------|--------------|
| **Extraction** | How many citation-ready sentences under 18 tokens? |
| **Focus** | Single topic or sprawling multi-topic? |
| **Authority** | Expert attribution with credentials? Citations? |
| **Freshness** | Updated within 90 days? Dated content? |
**Quick test:** Can you copy-paste 3 sentences that fully answer a question without context?
## Implementation Checklist
- [ ] Product overview: 50 words, dated, under H1
- [ ] 15 FAQs: 30-50 words each, natural questions
- [ ] Evidence panels: method, data, date, limitations
- [ ] "Last updated" dates on every section
- [ ] FAQPage JSON-LD schema in `<head>`
- [ ] Persistent anchor IDs for FAQs
- [ ] Validated with Google Rich Results Test
## Testing Protocol
After implementation, test with:
1. **Recognition:** "What is [Product]?" (ChatGPT, Claude, Gemini)
2. **Comparison:** "Compare [Product] to [Competitor]"
3. **Best for:** "What's the best [category] for [use case]?"
4. **How-to:** "How do I [task with product]?"
**Track:** Mentioned? Linked? Accurate? Evidence quoted?
## Full Documentation
For complete templates, examples, and detailed guidelines, read:
- `prd.md` - Full AEO content generation guide with HTML templates
- `story-structured.md` - Framework summary from Princeton study
© bencium · MIT · bencium/bencium-marketplace