seo-maps
seo-maps 是面向本地 SEO 的地图情报技能,通过外部 API 分析企业在 Google Maps、Bing Places、Apple Maps 与 OpenStreetMap 上的呈现,提供地理网格排名追踪、GBP 资料审计、跨平台评价情报、竞品半径分析、NAP 校验与 LocalBusiness JSON-LD 生成。
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更新于 11-01 00:15
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seo-maps 是面向本地 SEO 的地图情报技能,通过外部 API 分析企业在 Google Maps、Bing Places、Apple Maps 与 OpenStreetMap 上的呈现,提供地理网格排名追踪、GBP 资料审计、跨平台评价情报、竞品半径分析、NAP 校验与 LocalBusiness JSON-LD 生成。
seo-page 是 a1-seo-skills 中的单页 SEO 分析技能,覆盖页面元素、内容质量、技术元标签、结构化数据、图片与性能。适用于用户要求分析某个页面 SEO 时,输出评分卡、问题清单、改进建议与 JSON-LD 建议。
面向新建或已有网站的战略性 SEO 规划技能,提供行业模板、竞品分析、内容策略与分阶段实施路线图,输出策略、竞品分析、内容日历、实施路线图和站点结构等文档。
面向大规模数据驱动页面的程序化SEO规划与分析技能,覆盖模板引擎、URL模式、内链自动化、薄内容防护、质量门禁、canonical与站点地图、索引膨胀防治,并给出评分与优先级建议。
检测、验证并生成 Schema.org 结构化数据,优先使用 JSON-LD 格式。适用于处理 schema、结构化数据、富媒体搜索结果等需求,可扫描 JSON-LD、Microdata 与 RDFa,校验必填属性和常见错误,并输出可用模板与报告。
seo-sitemap 是 SEO 技能,用于分析现有 XML 站点地图或按行业模板生成新站点地图,校验 XML 格式、URL 与结构,支持图像、视频、新闻等扩展子类型,并输出验证报告或站点结构文档。
SXO(搜索体验优化)技能:通过逆向分析 Google SERP 判断页面类型是否匹配搜索意图,从 PAA、广告文案、相关搜索等信号推导用户故事,按七维度给出 SXO 差距评分与人物画像打分。
面向网站技术 SEO 的审计技能,覆盖可抓取性、可索引性、安全、URL 结构、移动端、Core Web Vitals、结构化数据、JavaScript 渲染与 IndexNow 九大类,并含 AI 爬虫管理与智能体友好页面检查,输出评分与分级问题清单。
Competitor Teardown 是一款结构化的竞品分析技能,依托 inference.sh CLI(belt)完成研究与截图等工作。它通过七层分析框架覆盖产品、定价、定位、增长势头、用户评价、内容策略和团队等维度,并提供功能对比矩阵、定价对比表、SWOT 分析、定位图和评论挖掘等实用工具。用户可通过 belt 命令调用搜索、网页截图、Python 绘图和图像拼接等能力,产出高管摘要、详细报告和对比网格等交付物。适合需要系统化了解竞争格局的产品、市场和战略团队使用。
这是一套 Product Hunt 发布优化技能,围绕发布规格、时间安排与图库策略展开,涵盖标语(Tagline)、图库图片、Maker 评论以及发布日战术。文档给出各项列表元素的限制(如标语 60 字符、描述前 260 字符预览、图库最多 8 张、主题最多 3 个),并提供生成图库图片与竞品调研的 CLI 命令示例。发布时机建议选周二至周四,并强调在太平洋时间 12:01 AM 上线、5 分钟内发布 Maker 评论、发布当天分时段互动。同时列出常见错误与修正方法,以及发布后跟进的节奏。适合准备在 Product Hunt 上线的产品团队参考。
video-ad-specs 是一个面向视频广告制作的技能,汇总了 TikTok、Instagram、YouTube、Facebook、LinkedIn 等平台的视频广告规格,包括画面比例、分辨率、时长上限、文件大小、格式、安全区等参数,并提供 AIDA 框架、钩子技巧、字幕规范、广告结构模板、常见错误清单与制作检查表。它通过 inference.sh CLI(belt)生成竖版、方形等不同比例的广告视频,并支持配音、音视频合并与字幕烧录。
竞品分析技能(competitor-analysis)用于分析竞争对手的 SEO 与 GEO 策略,揭示可复制的优势、薄弱点和市场空白。它会对竞品的关键词、内容、外链、AI 引用和流量份额进行基准对比,输出一份带优先级的竞品简报,并附标准交接摘要。该技能读取竞品 URL/域名、自身站点指标、商业模式、目标受众和行业背景等数据,产出面向用户的分析与可复用摘要,并将持久的竞品事实、关键词优先级、实体候选和待定策略决策写入记忆文件。完成标准是:在单一对比表中对 3-5 个竞品的关键词、外链和流量份额完成基准对比,每项“可学习优势”和“可利用弱点”均引用证据,并以即时/短期/长期计划收尾。
Content Gap Analysis 是一个内容差距分析技能,用于将你的网站与竞争对手进行对比,找出缺失的内容主题、关键词缺口和内容格式缺口,并对值得优先填补的差距进行打分排序。它产出带优先级的差距简报和标准交接摘要,适用于内容营销与 SEO 规划场景。使用时需提供自己的站点、竞争对手域名、主题与内容类型侧重、受众和业务目标。若缺少工具集成,需手动提供站点 URL、内容清单和竞品 URL。该技能会明确标注每个差距由哪些竞争对手覆盖而自己未覆盖,并将差距分为速赢、战略性建设和长期三类,同时为每个速赢项提供带日期的内容日历条目。
content-quality-auditor 是一个内容质量审计技能,用于在发布前审查内容质量、E-E-A-T 信号与发布就绪度。它依据版本化的 CORE-EEAT 契约,对单篇内容执行 80 项类型化检查,产出与证据挂钩的条目状态、证据覆盖率、否定项(veto)核查以及修复计划。只有在证据覆盖率完整时才给出可比较的分数,并输出 SHIP/FIX/BLOCK/UNDECIDED 结论。该分数被视为质量控制的参考性摘要,而非排名或引用预测。适用内容类型包括产品评测、操作指南、对比、落地页、博客文章、FAQ 页、替代方案、最佳清单和证言等。使用前需声明目标、内容类型、市场、发布状态和观察日期;若无法安全推断内容类型,则需提出一个阻塞性问题,不得选择能获得最高分的类型。
Domain Authority Auditor 是一个用于审计单个域名相对于指定同类竞品群体的引用与信任信号的工具。它基于 40 项 CITE(引用、身份、信任、卓越度)档案进行评估,只有当所有适用证据和比较上下文齐备时,才会产出完整的 CITE 分数。该工具会根据用户指定的同类竞品群体进行比较,评估链接、身份、信任和搜索可见性等证据。CITE 分数为参考性质,不预测答案引擎是否会引用该域名。使用前需要声明一个规范域名和观察日期、市场与实体阶段、域名类型(如内容发布者、产品服务、电商、社区、工具、权威机构等),以及锁定的同类竞品群体。缺少必要输入时会返回 NEEDS_INPUT/UNDECIDED。该工具适用场景包括判断域名是否可信、是否具备引用条件,或为营销活动建立同类对标的 CITE 基线。
GEO Content Optimizer 是一个面向生成式引擎优化(GEO)的内容技能,用于提升内容被 ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews、Gemini 和 Claude 等 AI 答案与引用界面引用的准备度。它从结构、权威信号、事实密度、可引用语句、来源标注等方面改善内容,并输出前后对比的 GEO 评分与 AI 查询覆盖率。该技能提供五步工作流:加载 CORE-EEAT GEO 目标、分析现有内容、应用 GEO 技巧、生成优化输出、执行 CORE-EEAT GEO 自检,另附 AI 味措辞清理检查。它区分 Measured、User-provided 与 Estimated 三类指标,明确提示「可引用性」的分钟级测试与「未被提示的引用浮现」的周级延迟,不可混为一谈。该技能依赖可选连接器(AI 监控、SEO 工具),并提供基于 Tavily 的免密钥 AI 引用探测脚本。适用于希望内容更易被 AI 系统引用的营销与研究场景。
这是一个用于 SEO 与 GEO 规划的关键词研究技能,可发现、打分并聚类关键词。当用户提出「找关键词」「挖词」「搜什么词」等需求时使用。它会优先考虑搜索量、关键词难度、搜索意图和主题聚类,并基于用户提供的数据或接入的 SEO 工具、Search Console 数据进行分析。技能会读取主题或种子词、目标市场与语言、业务目标、站点 DR 以及用户提供或工具产生的指标,最终输出面向用户的调研成果与可复用的摘要。若缺少关键指标,会标记为 Unknown 并说明原因,而非臆造数据。
Off-Site Signal Analyzer 是一个用于分析站点外部信号(Off-Site Signal)的技能,主要覆盖两类数据:反向链接档案(谁链接到你、链接质量如何)和 AI 助手引荐流量(ChatGPT、Perplexity 等 AI 回答为你带来多少流量、是否转化)。它通过模式选择器区分这两种场景:backlinks 模式(默认)使用链接数据库导出或粘贴的 CSV,回答引荐域名、锚文本构成、有毒链接占比、需要 disavow 的候选链接以及竞品链接缺口;ai-referrals 模式使用 GA4 / GSC / 服务器日志导出,回答 AI 引荐会话数、趋势、主要落地页以及 AI 与自然流量的转化对比。两类数据来源不同,仅在域名层面关联,因此技能不会将两者混成单一数字,而是各自独立报告,交由 domain-authority-auditor 汇聚成 CITE 评分。它可以按需推断模式、标记每个指标的来源(Measured / User-provided / Estimated)、在无数据时主动询问而非凭空估算,并能输出面向用户的监测结果与可复用的交接摘要,同时把重要变化推送到 memory/open-loops.md 等待决策。
On-Page SEO Checker 是一个 Claude 技能(Skill),用于审计单个页面的站内(On-Page)SEO 结构性信号,并给出带评分的诊断与按优先级排列的修复建议。它检查标题标签、meta 描述、标题层级结构、关键词布局、内链/外链、图片等元素。该技能对每个站内元素给出满分 10 分的评分并附证据,修复项按影响程度分为 P0/P1/P2 优先级排序,最终产出总体评分和交接摘要。它支持单页审计、与竞品对比、发布前审计,以及针对 5 个以上 URL 的批量审计模式。需要说明的是,它只负责结构性站内信号审计,E-E-A-T 和发布准备度评分交由 content-quality-auditor,抓取、索引和 Core Web Vitals 交由 technical-seo-checker。
Page Play Builder 是一个用于构建 SEO 页面的技能,适用于需要批量生成页面、借用高权重第三方平台排名、制作竞品对比页或开展本地 SEO 的场景。它通过一个模式路由器统一管理四种玩法:程序化(模板×数据集批量生成页面)、寄生(在高权重第三方平台发布并回链自有站点)、对比(vs/替代品页面抢占竞争词)、本地(Google Business Profile、NAP、引用与地区/服务范围页面)。每种模式有各自的护栏:程序化关注薄内容/重复与索引膨胀,寄生关注站点声誉滥用与平台条款,对比关注诚实规则与单一事实来源,本地关注 NAP 一致性。该技能只负责构建页面或页面系统,不计算 CORE-EEAT 评分,也不执行否决项,而是将代表性样本交给内容质量审计器。
Performance Monitor 是一个 SEO 与 GEO 性能监控技能,提供两种模式:report 模式生成面向利益相关者的多指标快照报告(流量、排名、GEO/AI 可见性、权威度、外链、内容),并将环比变化转化为按优先级排序的建议;alert 模式配置前瞻性的阈值与异常通知,在排名、流量、技术健康度、外链、竞争对手位置或 AI 引用出现下降时提前触发告警。该技能本身不计算 CORE-EEAT 内容评分或 CITE 域名评分,仅在相关审计门已产出分数时进行报告与变化监控;逐条排名位置变化由 rank-tracker 负责。所有集成均为可选,无工具时可依赖用户提供的数据导出,并通过零依赖的 ledger 脚本记录与计算指标变化。
Rank Tracker 是一个用于跟踪关键词排名、SERP 功能归属和 AI 可见性的技能。它适用于用户提出“track rankings”或“查排名”的场景,能够基于用户提供的导出数据或已连接的工具,测量关键词和 SERP 位置随时间的变化。该技能支持设置关键词跟踪、记录当前排名、分析排名变化、跟踪 SERP 功能、跟踪 GEO/AI 可见性、与竞争对手比较以及生成排名报告。所有集成均为可选,无付费工具时也可通过零依赖测量循环记录快照并计算变化。每个指标都会标注来源标签(如 Measured、User-provided、Calculated、Estimated、Proxy 或 Unknown),确保数据透明度。
SERP Analysis 是一个用于搜索引擎结果页(SERP)分析的中文技能,当用户提出“analyze the SERP”或“SERP分析”时触发。它通过梳理 SERP 结构、排名模式与功能机会,帮助用户现实地评估某个查询词的竞争情况。该技能会绑定目标关键词、地区/语言、设备、引擎、快照来源与观察时间,映射 AI Overviews、广告、精选摘要、自然结果、PAA、知识面板、图片/视频包、本地包、购物、新闻、站点链接与相关搜索等组成,分析头部排名页面的权威度、格式、时效与页面因素,识别排名共性,判断搜索意图,并基于加权输入计算 0-100 的 True Difficulty 分数,分别给出新站、成长站与成熟站的建议。它支持多关键词对比、历史变化、本地差异、移动端与桌面端差异以及视频 SERP/YouTube 异常值分析,最终输出优先排序的 SERP 简报与标准交接摘要,并可保存至 memory/research/。
SERP Markup Builder 是一个用于构建网页 <head> 区域搜索与答案引擎呈现资产的技能,包含两种模式:meta 模式生成标题标签、元描述、Open Graph 与 Twitter 卡片等社交标签;schema 模式生成 Schema.org JSON-LD 结构化数据。它根据用户请求自动选择模式,也可依次运行两种模式以产出完整的 SERP 包。meta 模式输出 3 个标题与 3 个描述选项(含字符数限制)、完整的 OG/Twitter/canonical/robots 代码块及 CTR 分析;schema 模式输出经过校验的 JSON-LD 代码块、放置位置与验证步骤。该技能不撰写正文内容、不诊断抓取索引问题、不产出发布就绪评分,这些分别由 content-writer、technical-seo-checker 和 content-quality-auditor 负责。