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Agentic-SEO-Skill

作者 Bhanunamikaze · Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill

以 LLM 為核心的 SEO 工具,包含 16 個子技能、10 個專門代理程式、33 個證據收集腳本——相容 Antigravity、Codex 與 Claude Code。

一套以證據為優先的 SEO 技能:透過工具腳本收集頁面資料、由 LLM 進行分析並強制引用佐證、套用信心等級標籤、依影響力排定優先順序,並產出結構化行動計畫。嚴格遵循現行 Google 標準(以 INP 取代 FID、完整 E-E-A-T 處理)。特色功能:GitHub 分析代理程式可稽核託管於 repo 的網站,並產出 GITHUB-SEO-REPORT.md。

為什麼要用

核心特性

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~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json  · Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

開啟 Claude Desktop → Settings → Developer → Edit Config。儲存後重啟應用。

~/.cursor/mcp.json · .cursor/mcp.json
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

Cursor 使用與 Claude Desktop 相同的 mcpServers 格式。專案級設定優先於全域。

VS Code → Cline → MCP Servers → Edit
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

點擊 Cline 側欄中的 MCP Servers 圖示,然後選 "Edit Configuration"。

~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
{
  "mcpServers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ],
      "_inferred": true
    }
  }
}

格式與 Claude Desktop 相同。重啟 Windsurf 生效。

~/.continue/config.json
{
  "mcpServers": [
    {
      "name": "agentic-seo-skill",
      "command": "git",
      "args": [
        "clone",
        "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
        "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
      ]
    }
  ]
}

Continue 使用伺服器物件陣列,而非映射。

~/.config/zed/settings.json
{
  "context_servers": {
    "agentic-seo-skill": {
      "command": {
        "path": "git",
        "args": [
          "clone",
          "https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill",
          "~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill"
        ]
      }
    }
  }
}

加入 context_servers。Zed 儲存後熱重載。

claude mcp add agentic-seo-skill -- git clone https://github.com/Bhanunamikaze/Agentic-SEO-Skill ~/.claude/skills/Agentic-SEO-Skill

一行命令搞定。用 claude mcp list 驗證,claude mcp remove 移除。

使用場景

實戰用法: Agentic-SEO-Skill

執行附信心標籤的有據可查 SEO 稽核

👤 厭倦「信我就對了」式建議的 SEO 分析師 ⏱ ~60 min intermediate

何時使用: 當你需要能向挑剔的工程主管答辯的稽核結果時。

步驟
  1. 觸發完整稽核
    Use agentic-seo-skill on https://site.com — full evidence-backed audit.✓ 已複製
    → 腳本收集原始資料(meta 標籤、schema、連結圖、CWV);代理程式進行分析
  2. 檢閱附佐證的發現項目
    Show the top 10 issues with their supporting evidence and confidence labels.✓ 已複製
    → 每項發現均有對應的原始引用或數據佐證
  3. 排定優先順序的行動計畫
    Order by impact × effort.✓ 已複製
    → 附數值依據的優先排序計畫

結果: 每項發現均可引用佐證的稽核報告。

注意事項
  • 將低信心發現項目視為高優先處理 — 善用信心標籤——在高/中信心項目完成前,暫緩處理「低」信心項目
搭配使用: firecrawl

使用 GitHub 分析代理程式稽核託管於 GitHub 的文件網站

👤 文件網站架設於 GitHub Pages 的開發工具團隊 ⏱ ~40 min intermediate

何時使用: 當你的文件存放於 repo,且需要與 repo 結構對應的 SEO 稽核時。

步驟
  1. 將 GitHub 代理程式指向目標 repo
    agentic-seo-skill — audit github.com/acme/docs site. Output GITHUB-SEO-REPORT.md.✓ 已複製
    → 以 repo 格式產出報告,並附上逐檔案的建議
  2. 開 PR 提交修正
    Turn the high-confidence findings into a PR.✓ 已複製
    → 包含具體 diff 的 PR

結果: SEO 品質提升的文件網站,並附可追蹤的 PR。

注意事項
  • PR 一次修改太多檔案 — 依發現類型拆分(meta 與內容與 schema 分開處理)
搭配使用: github

針對 Perplexity / ChatGPT / AI Overviews 引用優化頁面

👤 流量正被 AI 摘要搶走的內容團隊 ⏱ ~30 min intermediate

何時使用: 當你想成為被引用的來源,而非普通自然搜尋結果時。

步驟
  1. 執行 GEO/AEO 子技能
    agentic-seo-skill — GEO audit on https://site.com/post.✓ 已複製
    → 發現項目與摘要友好度、實體清晰度、引用信號相關聯
  2. 套用建議並重新驗證
    Apply recommendations and re-verify.✓ 已複製
    → 附佐證的分數變化

結果: 重新結構化以利 AI 引用擷取的頁面。

注意事項
  • 過度優化導致人類閱讀體驗下降 — 內容品質代理程式會偵測機械感過重的編輯

組合

與其他 MCP 搭配,撬動十倍槓桿

agentic-seo-skill + firecrawl

Firecrawl 負責 JS 渲染爬取;agentic-seo 負責解讀分析

Crawl with firecrawl, pipe rendered HTML into agentic-seo-skill for analysis.✓ 已複製
agentic-seo-skill + github

直接根據稽核發現項目開 PR

For the high-confidence findings, open a PR in the repo.✓ 已複製
agentic-seo-skill + claude-seo-skill

用 /seo 指令做快速執行,用 agentic-seo 做有佐證的深度稽核

First do /seo audit for the quick view, then agentic-seo-skill for the deep defensible audit.✓ 已複製

工具

此 MCP 暴露的能力

工具輸入參數何時呼叫成本
Technical SEO agent URL 基礎技術稽核 0
Schema agent URL 結構化資料作業 0
Performance agent URL CWV 審查 0
GitHub-analyst agent repo URL 稽核託管於 GitHub 的網站 0
Verification agent prior findings 發布稽核報告前進行驗證 0

成本與限制

運行它的成本

API 配額
技能本身不需要 API 配額
每次呼叫 Token 數
完整稽核約需 10-30k tokens——原始資料由腳本收集,不消耗 tokens
費用
免費——技能在本地執行
提示
工具腳本為 Python——可在 LLM 流程外作為前置步驟執行,節省 tokens 用量。

安全

權限、密鑰、影響範圍

憑證儲存: 無需憑證——腳本僅存取公開 URL
資料出站: 僅限你所稽核的網站

故障排查

常見錯誤與修復

Utility scripts fail to run

確認 Python 版本與所需套件;從技能的 requirements 檔案安裝相依套件。

驗證: python --version
Confidence labels all 'low'

腳本無法收集足夠的原始證據——請確認網路連線與 JS 渲染是否正常。

GitHub-analyst can't access repo

私有 repo 需設定 PAT;公開 repo 應可在未驗證狀態下正常存取。

替代方案

Agentic-SEO-Skill 對比其他方案

替代方案何時用它替代權衡
claude-seo-skill需要斜線指令介面與企業級報告格式時僅限 Claude;無多代理程式證據框架
seo-geo-claude-skill需要分階段、較輕量的函式庫時證據優先方法論較薄弱

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資源

📖 閱讀 GitHub 上的官方 README

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