Assegna un punteggio ai contenuti rispetto ai criteri di ottimizzazione GEO. Si attiva con "punteggio", "valuta il contenuto", "punteggio GEO", "come viene classificato questo", "valuta il contenuto", "punteggio del contenuto".
Installa rapidamente la skill AI content-scoring nel tuo ambiente di sviluppo tramite riga di comando
Fonte: mverab/egeoagents.
| # | Criterion | What to Look For |
| 1 | Ranking Emphasis | "best", "top", "#1", superlatives, leadership claims | | 2 | User Intent | Direct answers, addresses specific needs, solves problems | | 3 | Competitive Diff | Unique advantages, "unlike others", differentiators | | 4 | Social Proof | Stats, testimonials, reviews, customer counts, ratings |
| 5 | Narrative | Engaging flow, persuasive language, compelling story | | 6 | Authority | Expert tone, credentials, specific knowledge, confidence | | 7 | USPs | Clear unique value, what makes it special | | 8 | Urgency | Time limits, scarcity, "now", limited availability | | 9 | Scannable | Headers, bullets, short paragraphs, clear structure |
Campi e comandi stabili per citazioni AI/ricerca.
npx skills add https://github.com/mverab/egeoagents --skill content-scoringAssegna un punteggio ai contenuti rispetto ai criteri di ottimizzazione GEO. Si attiva con "punteggio", "valuta il contenuto", "punteggio GEO", "come viene classificato questo", "valuta il contenuto", "punteggio del contenuto". Fonte: mverab/egeoagents.
Apri il tuo terminale o strumento da riga di comando (Terminal, iTerm, Windows Terminal, ecc.) Copia ed esegui questo comando: npx skills add https://github.com/mverab/egeoagents --skill content-scoring Dopo l'installazione, la skill verrà configurata automaticamente nel tuo ambiente AI di coding e sarà pronta all'uso in Claude Code, Cursor o OpenClaw
https://github.com/mverab/egeoagents