mcpField
S
semantic-core-architect

semantic-core-architect

github.com/sergekostenchukマーケティング・グロース3250 回インストール18 週間前に更新
リポジトリ

semantic-core-architect について

URL構造、内部リンク、コンテンツ計画の前に、サイトの目標や対象者の情報から再利用可能なセマンティックコアを作るマーケティング向けスキルです。検索意図別のクエリー群、エンティティ、トピック、優先度、根拠の不足、仮定を整理し、最終的なURLは決定しません。

主な機能

  1. 01検索意図別のクエリー分類
  2. 02対象者とジョブの対応付け
  3. 03エンティティとトピックの整理
  4. 04根拠とデータ不足の記録
  5. 05優先度設定と引き継ぎ

活用シーン

  1. 01サイトのセマンティックコア作成
  2. 02対象者と検索意図の対応付け
  3. 03URL構造設計への入力準備

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/sergekostenchuk/ui-ux-agent-skill-system --skill semantic-core-architect

インストール後、Claude Code で/semantic-core-architectを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

evals.json
agents/
openai.yaml
assets/
entity-topic-map.template.yaml
semantic-core.template.yaml
references/
semantic-core-rubric.md

詳細

セマンティックコア設計者

URL アーキテクチャ、内部リンク、スキーマ、コンテンツ計画、LLM に適したページ設計の前に、このスキルを使用してください。サイトの目標を、再利用可能なセマンティック成果物に変換します。

セマンティックコア全体を作成する前に、references/semantic-core-rubric.md を読んでください。

担当範囲

  • クエリクラスター
  • ユーザーの意図と検索意図
  • オーディエンスと達成すべき仕事のマッピング
  • エンティティとトピックのマッピング
  • 言語とロケールの優先順位
  • エビデンスのラベルとデータの不足
  • 情報アーキテクチャへの引き継ぎ

担当範囲外

  • 最終的な URL／canonical ポリシー
  • 内部リンクグラフ
  • スキーマの実装
  • ページのコピーライティング
  • ランキングの保証
  • 外部リンクの配置

ワークフロー

  1. 目標、オーディエンス、対象市場、言語、コンテンツモデル、制約、対象外の領域を記録します。
  2. 観測された事実、ユーザー提供の事実、推論による仮定、不明事項を分けます。
  3. キーワードの検索ボリュームだけに頼らず、意図に基づいてクエリクラスターを作成します。
  4. 最終的な URL を決めずに、エンティティとトピックを、canonical ページ候補になりそうなものに対応付けます。
  5. 戦略的価値、ページ化の実現可能性、オーディエンスとの適合性、エビデンスの強さに基づいて優先順位を割り当てます。
  6. 検索ボリューム、難易度、競争力、ランキング獲得の可能性は、承認済みの情報源で検証できない限り unknown とします。
  7. assets/ のテンプレートを使って、semantic-core.yaml と entity-topic-map.yaml を作成します。
  8. 不足事項と仮定を明示したうえで、information-architecture-seo に引き継ぎます。

エビデンスに関するルール

  • 検索ボリューム、難易度、トラフィック、ランキング、アシスタントの引用に関する主張には、最新のエビデンスが必要です。
  • キーワードツール、Search Console、順位トラッカー、ログ、アシスタント監視データを利用できない場合は、unknown を使用します。
  • 検索エンジン、AI クローラー、リッチリザルト、プラットフォームに関する最新情報には、クラスターの鮮度ポリシーを適用する必要があります。
  • 測定済みの情報源が付属していない限り、競合他社のページを検索ボリュームの根拠として使用しないでください。

優先順位モデル

P0 は、そのクラスターがサイトのアイデンティティの中核であり、かつ後続のアーキテクチャに必要な場合にのみ使用します。重要な補助クラスターには P1 を使用します。有用な拡張には P2 を使用します。バックログや仮説段階の案には P3 を使用します。

優先順位は、ランキングの可能性を示すものではありません。

必須の成果物

次のものを作成または更新します。

各クラスターには、意図、オーディエンス、言語、エンティティ、クエリ、エビデンス、仮定、不明な指標、後続工程への注記を含める必要があります。

検証

作業を完了とする前に、次の点を確認します。

  • すべてのクラスターに、意図、オーディエンス、言語、優先順位、少なくとも 1 つのクエリまたはトピックのシードが含まれていること
  • すべての指標フィールドが、エビデンスに裏付けられているか、unknown であること
  • エンティティ名に安定した ID があること
  • URL／canonical の決定を最終決定として行っていないこと
  • スキルを編集した後にクラスターリンターを実行すること

スキルの編集内容は、次のコマンドで検証します。

python3 $CODEX_HOME/skills/senior-skill-architect/scripts/lint_production_skill.py $HOME/SKILL/skills/semantic-core-architect
python3 $HOME/SKILL/plans/seo-llm-skill-cluster/scripts/lint_skill_cluster.py $HOME/SKILL

このスキルのフォワードテストは evals.json にあります。

出力形式

次の内容を返します。

  1. セマンティックコアの概要
  2. 優先順位の高いクラスター
  3. エンティティ／トピックマップの概要
  4. 不明な指標とエビデンスの不足
  5. 情報アーキテクチャへの引き継ぎ事項

コメント

Markdown 対応