Независимый технический аудит

kopylov.net

Итоговая оценка ИИ-оптимизации

Сводный результат по всем сигналам аудита.

Отлично

Проверка ИИ-оптимизации: 21.07.2026Публичные технические данные

Итоговая оценка ИИ-оптимизации

Насколько kopylov.net оптимизирован для работы с ИИ

78/100

Заявка одобрена. Сайт соответствует всем обязательным критериям каталога.

Контекст итоговой оценки

Файл llms.txt доступен и содержит 458 токенов. Расширенный llms-full.txt не найден, поэтому подробный контекст агенту придётся собирать из обычных страниц. Отдельный ai.txt не обнаружен; это не обязательная часть предлагаемого формата llms.txt, но такой файл может явно описать политику обучения, цитирования и автоматического доступа.

robots.txt доступен. Из 8 отслеживаемых ИИ-ботов 8 не заблокированы. Объявлено карт сайта: 1. На главной найдена Schema.org-разметка типов Person, WebSite; OpenGraph-тегов — 6, расчётная полнота публичной разметки — 80%.

Мобильный профиль Lighthouse дополняет аудит: производительность 98/100, доступность 91/100, технические практики 100/100, SEO 100/100 и экспериментальная готовность браузерных агентов 33/100. Эти данные входят в итоговую оценку ИИ-оптимизации с ограниченным весом: они дополняют, но не заменяют проверку llms.txt, robots.txt и машинной разметки.

Подтверждённые сильные стороны

llms.txt доступен
Объявлено sitemap: 1
Schema.org: Person, WebSite
Полная социальная разметка

Приоритетные улучшения

1Добавить llms-full.txt с расширенным контекстом ключевых разделов.

Токены llms.txt458

Токены llms-full.txt—

ai.txt

sitemap.xml

Технический профиль Google Lighthouse

Замер мобильной версии. Экспериментальная категория Google Agentic Browsing показана отдельно и не заменяет итоговую оценку ИИ-оптимизации от llmsmap.

Мобильная версия · Lighthouse

Производительность

Доступность

100

Технические практики

100

Техническое SEO

Работа браузерных агентов

Что означают результаты

Мобильная страница отрисовывается эффективно: самый крупный видимый блок появился за 2.3 s.

Доступность получила 91/100, технические практики — 100/100, SEO — 100/100. Экспериментальная категория Agentic Browsing получила 33/100. Она отражает сигналы, которые Google сейчас проверяет для программных агентов, и не заменяет итоговую оценку ИИ-оптимизации от llmsmap.

Освободить основной поток и ускорить первый экран

Разделите длинные JavaScript-задачи, отложите необязательные скрипты и критические стили, уменьшите цепочки блокирующих запросов. Это ускорит появление основного контента и позволит интерфейсу раньше принимать действия.

Сократить сетевые задержки

Уменьшите время ответа сервера, лишние редиректы и повторные загрузки; настройте сжатие, кеширование и ранние соединения только с действительно важными источниками.

Сделать элементы управления однозначными

Добавьте доступные названия кнопкам и ссылкам, связанные подписи полям, последовательные заголовки и семантические области. Такая структура одновременно помогает скринридерам и агентам понимать назначение действий.

FCP1.5 s

Первый контент

LCP2.3 s

Главный блок

CLS0

Стабильность

TBT0 ms

Блокировка

SI1.5 s

Скорость экрана

Расшифровка показателей

FCP · Первый контент: Когда на экране появился первый текст или изображение.
LCP · Главный блок: Когда отрисовался самый крупный видимый элемент первого экрана.
CLS · Стабильность: Насколько сильно элементы неожиданно смещались при загрузке; меньше — лучше.
TBT · Блокировка: Сколько времени основной поток не мог быстро ответить на действие.
SI · Скорость экрана: Насколько быстро видимая область страницы заполнилась контентом.

21.07.2026Lighthouse 13.4.0Мобильный профиль

Проверки ИИ-оптимизации

Машиночитаемые файлы, правила краулинга, обнаружение страниц и разметка главной.

llms.txt

Файл найден и доступен

https://kopylov.net/llms.txt

llms-full.txt

Полная версия не найдена

ai.txt

Файл ai.txt не найден

robots.txt

Файл найден

https://kopylov.net/robots.txt

Sitemap в robots.txt1 шт.

Найдено карт сайта: 1

Schema.org (JSON-LD)

Типы: Person, WebSite

OpenGraph80%

Найдено OG-тегов: 6

Доступ ИИ-ботов

На основе анализа robots.txt

GPTBotНе упомянут

ChatGPT-UserНе упомянут

Google-ExtendedНе упомянут

ClaudeBotНе упомянут

BytespiderНе упомянут

CCBotНе упомянут

anthropic-aiНе упомянут

PerplexityBotНе упомянут

Карты сайта

Объявленные маршруты для поисковых роботов и ИИ-агентов.

https://www.kopylov.net/sitemap.xml

OpenGraph теги

Метаданные превью главной страницы для соцсетей и мессенджеров.

Полнота разметки: 80%

og:typewebsite

og:urlhttps://www.kopylov.net/

og:titleAnton Kopylov — Senior Ruby on Rails Engineer

og:descriptionAnton Kopylov — senior software engineer, 15+ years building web apps remotely: high-load Ruby on Rails, PostgreSQL, Redis, AWS, AI agents, and Bitcoin systems.

og:imagehttps://www.kopylov.net/portrait.jpg

og:image:altPortrait of Anton Kopylov

Schema.org разметка

Структурированные сущности и свойства, найденные на главной странице.

Найдено типов: 2 · Свойств: 7

PersonWebSite

nameAnton Kopylov

urlhttps://www.kopylov.net/

descriptionSenior software engineer with 15+ years building and scaling high-load web applications remotely. Full-stack Ruby on Rails, PostgreSQL, Redis, and Hotwire; AWS and Kamal/Docker DevOps; AI agents with MCP servers and multi-provider LLM orchestration; and Bitcoin on-chain indexing and algorithmic trading.

imagehttps://www.kopylov.net/portrait.jpg

sameAshttps://www.linkedin.com/in/antonkopylov/, https://github.com/tonic20, https://t.me/antkopylov

emailmailto:anton@kopylov.net

author{"@id":"https://www.kopylov.net/#anton-kopylov"}

# Anton Kopylov — Senior Software Engineer

> Anton Kopylov is a senior software engineer with 15+ years of experience building and
> scaling high-load web applications remotely. He works full-stack in Ruby on Rails,
> PostgreSQL, and Redis, runs his own AWS/Kamal/Docker DevOps, builds AI agents into
> production apps, and works on Bitcoin on-chain indexing and algorithmic trading.

## About
- 15+ years building web applications, all remote, across time zones.
- Core focus: high-load systems in Ruby on Rails, PostgreSQL, and Redis, with Hotwire front
  ends — keeping them fast and dependable as traffic grows.
- DevOps end to end: AWS (S3, Route 53, Bedrock), Kamal, and Docker with zero-downtime deploys.
- Builds AI agents into production apps — MCP servers, multi-provider LLM orchestration, and a
  personal agent gateway (Hermes) that runs his infrastructure and repos from chat.
- Bitcoin: on-chain indexing and metrics, plus algorithmic trading on crypto perpetuals.

## Blog
Technical writing on Ruby on Rails, high-load systems, AI agents, and the things Anton builds.
- Index: https://www.kopylov.net/blog.html
- RSS feed: https://www.kopylov.net/blog/feed.xml

## Projects
- Watch Brand Index (https://www.watchbrandindex.com): a searchable reference catalog of
  microbrand and independent watches — dimensions, movements, and a price guide.
- BTC Indexer (https://btc-indexer.bitcoinmetrics.net): a Bitcoin blockchain indexer and
  on-chain metrics service.

## Skills
Ruby on Rails, PostgreSQL, Redis, Hotwire, high-load systems, AWS, Kamal, Docker, AI agents, MCP servers, LLM orchestration, Bitcoin, algorithmic trading, remote collaboration.

## Contact
- Email: anton@kopylov.net
- LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/antonkopylov/
- GitHub: https://github.com/tonic20
- Telegram: https://t.me/antkopylov

Поделиться или продолжить анализ

Поделиться результатами

Обсудить с ИИ

Добавлен 02.07.2026