AI SKILL & AGENT SCAFFOLD BUILDER
Generiere lauffähige Modul-Pakete für CLI-Agents (Antigravity v2.0.0). Erstelle manifest.yaml, skill.py und install.sh.
Skill Parameter
name: "geo-seo-analyzer"
version: "1.0.0"
description: "Scrapet eine URL, extrahiert geografische Entitäten (Adressen) und prüft deren Konsistenz mit dem Schema.org LocalBusiness JSON-LD."
category: "Geo-SEO"
entrypoint: "skill.py"
author: "Webinteger"
requirements_file: "requirements.txt"
commands:
- name: "analyze-geo-seo"
description: "Startet die Ausführung des geo-seo-analyzer Moduls"
parameters:
- name: "url"
type: "string"
description: "Die zu analysierende Website-URL"
required: true
Vorschau: Skill-Paket Struktur
CLI-KIs um eigene Skills erweitern
Moderne KI-Kommandozeilen-Assistenten wie Antigravity v2.0.0 basieren auf einer modularen Struktur, um repetitive Entwicklungs- und Analyseaufgaben zu automatisieren.
Die Funktionsweise der manifest.yaml
Die Manifest-Datei dient dem Agenten als Konfigurationsdatei. Hier werden die Argumente und Typen deklariert, die das System an dein Python-Skript übergibt. So weiß der Agent, welcher Parameter (wie z.B. `--url`) erwartet wird, und validiert ihn, bevor der Python-Prozess gestartet wird.
Der Flaggschiff-Use-Case: Geo-SEO Analyzer
Unser standardmäßiges Geo-SEO-Scaffold demonstriert die Mächtigkeit des CLI-Tools: Es lädt den Quelltext einer Website herunter, parst die HTML5-Semantik nach Adressangaben, gleicht diese über die offizielle Geopy-Nominatim API ab und ermittelt die geografischen Koordinaten. Dieses Ergebnis wird mit den strukturierten LocalBusiness-JSON-LD-Markups der Website validiert. So decken Sie Konsistenzfehler im Bruchteil einer Sekunde direkt über das Terminal auf.
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