Page Text to Prompts розбирає лендинг на перевірені промпти, по одному на блок

Кожен лендинг, який працює, — це купа дрібних рішень. Заголовок не називає продукт. Болі йдуть у тому самому порядку, що й функції, які їх знімають. Кроки стоять перед цінами, тож ціну читає людина, яку вже переконали, що почати легко. Нічого з цього немає в самих словах, і все це можна використати знову.

Page Text to Prompts — безкоштовний Agent Skill з відкритим кодом, який записує ці рішення. Дайте агентові URL, і він поділить текст сторінки на блоки (головний екран, проблема, функції, як це працює, відгуки, ціни, FAQ, фінальний заклик) і для кожного блоку напише, навіщо він, як побудований, промпт, що пише такий самий блок для іншого продукту, і приклад, написаний за цим промптом і зміряний проти нього. Далі — як це працює, один справжній прогін з усіма цифрами і чого скіл не робить.

Два скрипти й один файл суджень

Скілу можна довіряти завдяки суворому розподілу роботи. Скрипти не викликають жодної моделі й жодного API. Вони читають сторінку, рахують слова, виводять діапазони, збирають кожен промпт і перевіряють результат. Агент, що запускає скіл (Claude, Codex чи інший), пише лише те, що потребує судження, в одному короткому файлі analysis.md: рядок на елемент із кодом, діапазоном слів, тим, що елемент мусить містити, і прикладом. SKILL.md каже агентові це прямо:

Тож у результаті є два різні види вмісту, і звіт тримає їх окремо. Блоки, їхні задачі й формулювання прийомів — це прочитання сторінки агентом. Шари, підрахунки, діапазони й перевірки — робота скриптів, і на тих самих вхідних даних вони щоразу дають те саме. Коли агент помиляється, збірка називає рядок і правило, і агент виправляє лише цей рядок.

Три способи прочитати одну сторінку

Сторінка — це не один текст. Скіл читає її трьома способами й порівнює: сирий HTML, сторінку, відмальовану в браузері, який уже є на вашому комп'ютері (новий одноразовий профіль, 1440 × 900, з прокручуванням і відкритим FAQ), і її дерево доступності. Тому звіт може сказати, які слова з'являються лише після JavaScript (js_only), які сховано за кліком (collapsed) і яких не почує екранний диктор (not_in_a11y). Якщо ваша сторінка показує текст лише через скрипти, це те саме питання, яке ставить JavaScript SEO, тільки з відповіддю для кожного блоку.

Перевірний прогін: одна сторінка, усі цифри

У репозиторії є тестова сторінка studio.html — вигаданий застосунок для запису в невеликі студії йоги — і готовий файл суджень до неї. Ми прогнали обидва через версію 1.008 зі збереженого файлу 22 жовтня 2026 року, тож прочитано лише шар HTML. Скрипт знайшов 631 слово тексту в дев'яти блоках-кандидатах і відклав два фрагменти як не-текст: меню в шапці (5 слів) і юридичний рядок (8 слів).

На цьому малюнку варто придивитися до двох речей. По-перше, 137 із 631 слова сторінки (22%) — це відповіді FAQ, сховані за кліком; скрипт знайшов їх у розмітці й позначив collapsed, тож автор бачить, що п'ята частина аргументів сторінки прихована, доки хтось про неї не спитає. По-друге, кількість елементів не йде за кількістю слів. FAQ — найдовший блок, і в ньому три елементи (заголовок, а далі чотири пари «питання — відповідь», записані однією групою); блок цін коротший, а елементів у ньому вісім, бо картка тарифу має назву, ціну, рядок про те, для кого вона, пункти й кнопку. Промпт описує структуру, а не обсяг.

Один блок від початку до кінця

Ось головний екран — блок, який є на кожній сторінці. На тестовій сторінці це «Booking without phone calls», далі заголовок «Your students book on their own while you teach», підзаголовок на 15 слів, кнопка на 3 слова і рядок на 7 слів, що знімає ризик. Файл суджень описує це п'ятьма рядками, а збірка перетворює їх на такий промпт — слово в слово з run/page-prompts.md:

Подивіться, що є в промпті: задача блоку одним реченням, кожен елемент із діапазоном слів і тим, що він мусить сказати, прийоми, записані як інструкції, а не ярлики («не став назву в заголовок», а не «використовує PAS»), тон, чого уникати, і завершальне правило про факти. Заповнювачі {product} і {audience} беруться з фіксованого словника на 22 змінні, 8 із яких позначено як факти. Це готовий шматок промпт-інженерії: заповнюєте один раз і використовуєте для кожного продукту, про який пишете. А якщо у файлі суджень вказати language: uk, промпт буде українською — та сама збірка на українському файлі з репозиторію починається словами «Напиши hero-блок для {product}, орієнтований на {audience}. Пиши українською.»

Приклад, який агент написав за цим промптом для вигаданого застосунку запису на пілатес, і як збірка його зміряла:

Жоден рядок прикладу не повторює сторінку, і це не потрібно: заголовок сторінки — про учнів, які записуються, поки викладач веде заняття, а заголовок прикладу — про клієнтів, які бронюють реформер, поки ви лишаєтеся із групою. Те саме рішення, інші слова. У цьому весь сенс скіла, і наступний малюнок показує, що так було з кожним елементом сторінки, а не лише з головним екраном.

35 з 35 елементів потрапили в діапазон, який задає їхній промпт. Збірка допускає 20% в обидва боки, перш ніж попередити (тонка лінія на малюнку), і в цьому прогоні жодному елементу цей запас не знадобився. Приклад, що виходить далі, позначається попередженням, а не відмовою, і це правильно: приклад існує, щоб показати, що промпт працює, і приклад на кілька слів довший усе одно це показує. Промпти ви використовуєте знову; приклади — доказ.

П'ять перевірок, які відхиляють, а не радять

Збірка не напише звіт, доки не пройдуть п'ять перевірок. Кожна існує тому, що без неї результат був би або марним, або ризикованим. Їх визначено в checks.mjs і покрито тестами скіла, які 22 жовтня 2026 року пройшли 25 з 25.

Першу ми спробували зламати навмисно. Замінили заголовок прикладу на речення самої сторінки, «Your students book on their own while you teach», зібрали знову — і отримали ось це, а звіту не було:

Перевірка бренду навіть суворіша, ніж можна чекати. Коли ми вперше прочитали тестову сторінку за адресою studio.example, а не studiora.example, як у тестах, слово «studio» стало назвою бренду, і той самий файл суджень відхилено 11 разів — за кожен рядок, де траплялося «studio». Це перевірка, яка робить свою справу: вона краще зупиниться й назве рядок, ніж пропустить назву сайту в промпт, який ви використовуватимете деінде. Читання сторінки за її справжньою адресою це виправляє.

Факти лишаються порожніми

Найкориснішу звичку скіла видно в блоці цін. Тестова сторінка має три тарифи з місячними цінами. Картка-приклад, яку агент написав для вигаданого продукту, — це «Single room», а далі [price] / mo: ціна — зразкові дані, які треба замінити, а промпт закінчується словами «Не вигадуй цифр, клієнтів, імен і гарантій». Те саме з кількістю клієнтів, логотипами й відгуками — кожне з них є змінною, позначеною як факт. Промпт, що вигадує кількість клієнтів, — це ризик; цей лишає пропуск і прямо про нього каже.

Встановлення й запуск

Завантажте page-text-to-prompts.zip з останнього релізу. У claude.ai завантажте його через Customize › Skills › Upload a skill; для Claude Code розпакуйте в ~/.claude/skills/. npm install не потрібен: тека dist/ містить усе. Потрібен Node 22 або новіший, а також Chrome, Chromium чи Edge, якщо вам потрібні шари відмальованої сторінки й доступності; без браузера читається лише HTML. Потім попросіть агента простими словами, наприклад «запусти page-text-to-prompts на https://example.com». Усередині він виконує дві команди, а між ними пише свій файл суджень:

Ви отримуєте три файли: самодостатній HTML-звіт (світла й темна теми, перемикач EN / UK для його підписів), page-prompts.md з усіма промптами, готовими до вставлення, і page-prompts.json для тих, хто хоче завантажити промпти у свої інструменти. Читання триває від 5 до 30 секунд; відмальовування зупиняється через 45 секунд, і читання триває з HTML. Промпти й приклади англійською, якщо ви не попросите іншу мову; language: uk у файлі суджень дає українські промпти.

Для кого це

• Копірайтерам, які вивчають сторінку, що продає, і хочуть отримати її структуру, а не речення, як бриф для моделі чи молодшого автора.
• Засновникам і маркетологам, які пишуть перший лендинг і хочуть знати, що зазвичай буває в блоці цін чи у фінальному заклику і якої довжини кожна частина.
• Контент-командам, яким потрібен один перевірений промпт на кожен тип розділу, щоб наступна сторінка починалася зі стандарту команди, а не з порожнього документа.
• Усім, хто порівнює сторінки: запустіть скіл на своїй сторінці й на сторінці конкурента і порівняйте два кістяки поруч.

Чого він не робить

• Жодного дизайну. Читає лише текст. Макет, зображення, кольори й текст на картинках ігноруються.
• Одна публічна сторінка за раз. Десктопний вигляд, без входу в акаунт і без обходу капчі: перевірка на бота завершує читання кодом відмови й пропозицією прочитати збережену копію.
• Жодного вироку, чи сторінка продає. Скіл описує, як сторінку побудовано; він не стверджує, що вона хороша, і не має даних про трафік чи конверсії.
• Судження — це прочитання одного агента. Який блок є яким і як сформульовано прийоми, пише агент, що запускає скіл. Скрипти це перевіряють, а звіт позначає, але інша модель могла б поділити ту саму сторінку трохи інакше.
• Жодної російської. Скіл відмовляє сторінкам російською, сайтам у доменній зоні Росії, сайтам із хостингом у Росії та сайтам із російськомовною версією, з окремим кодом відмови для кожного випадку. Це рішення видавця, записане в SKILL.md.

Висновок

Більшість промптів «проаналізуй цей лендинг» повертають думку. Цей скіл повертає специфікацію: дев'ять блоків, кожен із задачею, зміряною структурою і промптом, що відтворює форму для іншого продукту, — і з доказами. На власній тестовій сторінці кожен елемент прикладу потрапив у діапазон, кожна перевірка пройшла, а єдину спробу скопіювати сторінку зупинено ще до появи звіту. Те, що потребує судження, позначено як судження; те, що можна порахувати, рахує код, який не вгадує. Саме це поєднання робить промпти безпечними для повторного використання.

Він безкоштовний, має ліцензію MIT і працює на вашому агенті: завантажте з GitHub. Він стоїть поруч з іншими нашими відкритими скілами на сторінці Agent Skills для SEO, GEO і маркетингових команд, а якщо хочете знати, як ту саму сторінку читає ШІ-асистент, а не людина, почніть із Vectorscope та огляду трьох скілів для аудиту.