Навыки entity-optimizer
📦

entity-optimizer

v17.0.0 Ревизия содержимого r1 Безопасно 📁 Доступ к файловой системе⚙️ Внешние команды🌐 Доступ к сети

Оптимизация присутствия сущностей в графе знаний

Несогласованные факты о сущностях ослабляют поиск и распознавание ИИ. Этот навык проверяет доказательства, разрешает конфликты идентичности и фиксирует авторизованные канонические обновления с указанием происхождения.

Поддерживает: Claude Codex Code(CC)
🥉 78 Бронза

Установить с помощью моего Агента

Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.

Запрос агента
Review the Skillstore skill "entity-optimizer" from https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.

Ресурсы для AI-агентов

Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.

Протестировать

Использование «entity-optimizer». Проведите аудит Acme Analytics, используя его официальный домен и проверенный профиль LinkedIn.

Ожидаемый результат:

  • Структурированные данные: Частично. Тип организации указан, но доказательства sameAs неполны.
  • Базы знаний: Неизвестно. Проверенный QID не предоставлен.
  • Приоритетное действие: Проверьте внешние идентификаторы перед предложением канонического обновления.

Использование «entity-optimizer». Объясните, почему путают два продукта с названием Atlas.

Ожидаемый результат:

Записи имеют общее название, но не содержат проверенных перекрестных ссылок. Сохраните отдельные ID и добавьте доказательства в виде домена, категории продукта и официального профиля.

Использование «entity-optimizer». Проверьте ожидающие изменения для entity-7f42.

Ожидаемый результат:

  • Проверка предложения: Один факт имеет актуальные доказательства и соответствующий контекст редакции.
  • Открытый конфликт: Два источника с одинаковой датой расходятся в каноническом домене.
  • Решение: Оставьте противоречивое предложение в ожидании, пока владелец не подтвердит домен.

Аудит безопасности

Безопасно

All 36 static findings are false positives caused by Markdown formatting, documentation links, metadata URLs, or bounded commands with fixed executables and quoted arguments. No prompt injection, credential exposure, unsafe dynamic execution, or malicious data-handling intent was found.

6
Просканировано файлов
447
Проанализировано строк
0
Пункты проверки
0
Ложные срабатывания проигнорированы
Последний завершенный статический и семантический аудит не обнаружил подтвержденных проблем безопасности. Это не доказывает отсутствие побочных эффектов у навыка.
Поделиться и цитировать этот отчет

Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.

Открыть версионный отчет
Оценка безопасности

Копировать ссылку на отчёт

https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Значок Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/security.svg)](https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer?utm_source=security_passport_badge)

Значок HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Встраиваемая карточка

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
Академические ссылки (APA · BibTeX · CFF)

Цитата APA

aaron-he-zhu. (2026). entity-optimizer security audit report (audit version 6) [Author version 17.0.0]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6

Цитата BibTeX

@techreport{aaron-he-zhu-aaron-he-zhu-entity-optimizer-2026, author = {aaron-he-zhu}, title = {entity-optimizer security audit report (audit version 6)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {6}, url = {https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6}, note = {Author version 17.0.0} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "entity-optimizer security audit report (audit version 6)" version: "17.0.0" type: report authors: - name: "aaron-he-zhu" date-released: "2026-07-12" url: "https://skillstore.io/skills/aaron-he-zhu-entity-optimizer/audits/6" identifiers: - type: other value: "skillstore:aaron-he-zhu-entity-optimizer:audit:6" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Оценка Skillstore

Почему такая оценка Достоверность доказательств: Средний
45
Архитектура
100
Сопровождаемость
87
Контент
65
Сообщество
91
Соответствие спецификации

Что вы можете построить

Аудит организации

Оцените сигналы идентичности, предназначенные для машинной обработки, и расставьте приоритеты для исправлений, подтвержденных доказательствами, в собственных и авторитетных источниках.

Согласование предложений реестра

Проверьте предложенные факты, устраните дублирующиеся идентификаторы и сохраните противоречивые доказательства до авторизованного принятия.

Диагностика путаницы ИИ

Сравните описания и связи сущностей, чтобы определить, почему системы ИИ путают похожие организации или продукты.

Попробуйте эти промпты

Выполнить базовый аудит сущности
Проведите аудит распознавания сущности для [entity name]. Используйте [official domain] и эти проверенные профили: [links]. Помечайте недоступные проверки как неизвестные.
Проверить согласованность идентичности
Сравните каноническое имя, тип, домен, schema @id, QID и ссылки sameAs для [entity]. Сообщите о конфликтах и недостающих доказательствах.
Разрешить неоднозначные сущности
Устраните неоднозначность между [entity A] и [entity B]. Требуйте проверенные перекрестные ссылки, сохраняйте противоречивые доказательства и предлагайте изменения без их записи.
Рассмотреть предложения реестра
Проверьте ожидающие предложения для [aggregate ID] в порядке смещения. Перед рекомендацией решений проверьте происхождение, ожидаемые редакции, полномочия и последующие зависимости.

Лучшие практики

  • Используйте первичные источники, фиксируйте даты наблюдений и сохраняйте происхождение каждого фактического утверждения.
  • Требуйте проверенные перекрестные ссылки или явное подтверждение перед объединением похожих сущностей.
  • Запрашивайте подтверждение перед постоянной записью и не включайте значения возможностей в промпты, файлы и журналы.

Избегать

  • Не считайте отсутствующие необязательные проверки неуспешными или частичными результатами.
  • Не создавайте искусственно известность, цитаты, профили или доказательства.
  • Не редактируйте вручную канонические потоки событий или сгенерированные проекции.

Часто задаваемые вопросы

Какие типы сущностей может проверять этот навык?
Поддерживаются организации, люди, бренды, продукты, творческие работы, события, места, публикации и концепции при наличии надежных доказательств.
Создает ли он страницы Wikidata или Wikipedia?
Нет. Он оценивает соответствие критериям и доказательства, но любой вклад должен соответствовать правилам об источниках, нейтральности, значимости и конфликте интересов.
Может ли он гарантировать панель знаний?
Нет. Он может повысить качество и согласованность доказательств, но поисковые платформы контролируют создание и отображение панелей.
Будет ли он автоматически обновлять канонический реестр?
Нет. Для постоянных изменений требуются явное разрешение, проверенная среда выполнения, действительные редакции и соответствующая возможность хоста.
Как он обрабатывает недоступные проверки ИИ?
Он фиксирует их как неизвестные. Он не преобразует недоступные наблюдения в частичные или неуспешные результаты.
Как он защищает персональную информацию?
Он требует законного основания, минимизирует набор полей, использует псевдонимные ID, исключает контактные данные и учитывает ранее зафиксированные записи об удалении.

Сведения для разработчиков

Автор

aaron-he-zhu

Лицензия

Apache-2.0

Версия автора

v17.0.0

Ревизия Skillstore

r1

Ссылка

d71c7417a35d5c2624161bd2fe8de8a41a362128

Актуальность поддержки

18.07.2026

Использование

1 загрузок · 0 просмотров

Больше от aaron-he-zhu

Показать все
📦

send-experiment-designer

82

Проектирование надежных экспериментов с электронной почтой

Тесты рассылок часто приводят к слабым выводам из-за недостаточной статистической мощности дизайна или одновременного изменения нескольких переменных. Этот навык создает строгие планы экспериментов и интерпретирует результаты с учетом неопределенности.

Данные и аналитика Просмотр
📦

list-segment-builder

82

Создание сегментов email-аудитории с учетом согласия

Командам email-маркетинга часто не хватает согласованных определений аудитории, учитывающих согласие пользователей. Этот навык преобразует собственные экспортированные данные в измеримые поведенческие, RFM-сегменты, сегменты жизненного цикла и сегменты исключения.

Продуктивность Просмотр
📦

landing-experience-checker

82

Проверка согласованности рекламы и целевой страницы

Кампании теряют релевантность, когда реклама и целевые страницы содержат разные обещания. Этот навык проверяет пять областей согласованности и формирует целевой список исправлений.

Продуктивность Просмотр
📦

placement-exclusion-manager

82

Создавайте более безопасные планы исключения рекламных размещений

Небезопасные или нерелевантные рекламные размещения могут навредить брендам и привести к неэффективным расходам на кампании. Этот навык преобразует отчеты о размещениях и требования безопасности в документированные планы исключений.

Безопасность и соответствие требованиям Просмотр
📦

conversion-value-mapper

82

Сопоставление ценности конверсий с прибылью

Оптимизация ставок на основе выручки может отдавать предпочтение продажам с низкой маржинальностью. Этот навык создает и проверяет ценности конверсий, отражающие маржинальную прибыль.

Продуктивность Просмотр
📦

preference-frequency-manager

82

Разработка настроек предпочтений и частоты рассылки

Подписчики могут отказаться от рассылки, если ее тематика или частота не соответствуют их потребностям. Этот навык помогает разработать понятные настройки и сопоставить каждый вариант с обязательным для исполнения правилом.

Продуктивность Просмотр
Показать все
📦

recursive-knowledge

73

Создавайте графы знаний, доступные для запросов

от Cornjebus

Крупные наборы документов сложно анализировать в рамках одного окна контекста. Этот навык индексирует документы в граф для многошаговых запросов с отслеживанием происхождения.

Исследования и обучение Просмотр
📦

code-context-finder

83

Быстрее находите контекст кода

от 89jobrien

Разработчики часто теряют время, выясняя, зачем существует код и что от него зависит. Этот навык подсказывает Claude, Codex или Claude Code собрать связанные знания из графа, вызывающие места, импорты и тесты перед внесением изменений.

Кодинг и разработка Просмотр
📦

datacommons-client

76

Запрос статистики Data Commons

от davila7

Публичная статистика часто требует разрешения сущностей, переменных и метаданных источников перед анализом. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code выполнять запросы Data Commons и подготавливать результаты.

Данные и аналитика Просмотр
📦

venue-templates

85

Подготовка материалов для академических площадок

от K-Dense-AI

Академические материалы часто не проходят проверку, потому что правила оформления различаются в зависимости от площадки. Этот навык предоставляет шаблоны, требования и примеры для более быстрой подготовки.

Исследования и обучение Просмотр