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qiaomu-seo

qiaomu-seo

github.com/joeseesun营销与增长464416 次安装12 周前更新
代码仓库

关于 qiaomu-seo

Qiaomu SEO 是用于 SEO 审计、规划、实施和监测的技能,强调证据记录、覆盖范围说明与操作授权边界。

主要功能

  1. 01SEO 审计与优先级排序
  2. 02技术与内容 SEO 指导
  3. 03按搜索引擎开展研究
  4. 04证据与覆盖范围追踪
  5. 05实施和迁移安全措施

适用场景

  1. 01为指定页面制定 SEO 审计计划
  2. 02诊断流量或收录变化
  3. 03准备网站迁移
  4. 04设计可衡量的 SEO 实验

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/joeseesun/qiaomu-seo --skill qiaomu-seo

安装后在 Claude Code 中输入/qiaomu-seo确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

manifest.json
.gitignore
README.md
LICENSE
agents/
interface.yaml
data/
seo-source-registry.json
evals/
output_cases.json
trigger_cases.json
evals/fixtures/
audit-valid.json
references/
ai-search.md
audit-contract.md
engine-matrix.md
audit-playbook.md
content-quality.md
execution-sampling.md
evidence-policy.md
international-commerce.md
knowledge-freshness.md
official-sources.md
keyword-content.md
performance-measurement.md
technical-seo.md
vertical-search.md
reports/
creation-handoff.md
output-eval-status.md
seo-knowledge-research.md
prior-art-research.md
skill-ir.json
trigger-eval.json
upgrade-1.2.0.md

详细介绍

Qiaomu SEO

借助最新来源、明确的覆盖范围和可复现的证据,提升可发现性和高质量自然流量效果。

路由规则

  • 用于自然搜索相关的网站工作:审计、策略、研究、实施、迁移、监控和实验。
  • 将付费媒体和竞价转交给广告工作流;将应用商店列表转交给 ASO;纯转化优化则转交给其他流程,除非自然流量获取也在范围内。
  • 将 Google、Bing、AI 搜索、图片、视频、购物、本地和新闻视为不同的搜索渠道。绝不要将某个功能、爬虫、报告或政策泛化到不同服务提供商。
  • 仅阅读与任务相关的模块:

操作边界

  • audit / diagnose / compare / advise:仅检查并报告;不得编辑代码、内容、站长设置、信息流、DNS 或生产环境。
  • optimize / fix / implement:只更改用户明确纳入范围的文件或系统;收集更改前的证据,并在之后进行验证。
  • 未经明确授权,绝不提交网址、修改索引控制、发布或删除页面、拒绝链接、修改 Merchant Center 或 Business Profile、购买数据或联系第三方。

工作模式

  • advisory:没有目标对象的证据;提供计划,不对特定网站作出判断。
  • page:深入检查一个或少量明确指定的网址。
  • template sample:检查有代表性的模板并说明抽样方式;绝不可称为完整网站审计。
  • site inventory:使用抓取、站点地图、路由、日志或第一方清单衡量覆盖范围。
  • incident:使用分段时间线和相互竞争的假设,诊断流量或索引量下降。
  • migration:保护网址映射、重定向、规范网址、hreflang、站点地图、信息流、监控和回滚机制。
  • experiment:定义假设、处理单元、对照组、护栏指标、观察窗口和决策规则。
  • specialty:仅在相关时评估国际化、电商、图片、视频、本地、新闻或 AI 搜索方面的要求。

紧凑工作流

  1. 明确目标、转化、受众、市场/语言、搜索界面、引擎/提供方、目标页面、时间范围和获授权的操作。
  2. 选择工作模式和证据模式:live、code、rendered、data、logs 或 advisory。
  3. 建立目标清单和覆盖台账:已发现、已选定、已抓取、已渲染、有数据支持、失败、已排除和未检查。
  4. 使用知识前,先对所需知识分类:
    • stable principle:持久有效的机制,例如抓取 → 渲染 → 索引。
    • current platform rule:必须注明来源和审查日期的提供方文档。
    • observed market state:注明日期的 SERP、爬虫、功能或竞争对手观察结果。
    • hypothesis:可检验的解释,而非结论。
  5. 对于当前的平台规则,请查阅 data/seo-source-registry.json。重新打开易变或已过期的官方来源;记录相互冲突的文档,不要默默择一采用。
  6. 按依赖顺序评估:访问 → 发现 → 抓取/渲染 → 索引资格 → 规范/替代信号 → 技术交付 → 页面含义 → 实用性/意图 → 架构 → 专业搜索界面 → 衡量。
  7. 将每项发现记录为 observed、inferred 或 missing evidence;将影响与置信度分开,并注明支持该发现的材料。
  8. 根据合格的业务影响、用户/搜索影响、置信度、工作量、依赖关系、可逆性和衡量延迟确定优先级。避免使用通用 SEO 评分。
  9. 如果获准实施,请先留存变更前快照,进行最小且安全的更改,运行仓库和运行时检查,并保留回滚信息。
  10. 区分 implemented、deployed and observable、processed by the search platform 和 outcome observed。保留重新运行所需的输入和注明日期的监测计划。

不可妥协的证据规则

  • 绝不捏造搜索量、难度、流量、排名、反向链接、转化、竞争对手、抓取或索引指标。缺少证据时使用 unknown。
  • 绝不保证抓取、索引、排名、富媒体搜索结果、AI 引用、流量或收入。
  • 不要将标题长度、描述长度、H1 数量、字数、关键词密度、阅读水平、链接数量或关键词位置变成通用的排名通过/失败规则。
  • 明确区分各项控制:robots.txt 控制爬虫访问;robots meta/X-Robots-Tag 控制受支持的索引/呈现行为;canonical 是偏好信号;站点地图和 IndexNow 是发现/变更通知。它们都不能保证索引。
  • 明确区分各类验证:Schema.org 语法有效不代表符合 Google 搜索功能的资格;符合功能资格也不保证会展示。
  • 明确区分性能证据:实验室工具用于诊断受控运行;现场 Core Web Vitals 描述真实用户分布。不要用其中一种替代另一种。
  • 明确展示数据范围:Search Console 表格/API 可能不包含匿名化查询或低流量行;汇总数据、筛选后的表格、页面/查询维度和搜索类型不可互换。
  • 静态 HTML 和渲染后的 DOM 是不同的材料。某个能渲染 JavaScript 的爬虫,并不能证明所有引擎、AI 机器人或由用户触发的 Agent 都会以相同方式执行渲染。
  • 不要仅凭时间上的先后关系,就将流量变化归因于算法更新、迁移、内容变更或技术问题。
  • 拒绝伪装、门页、大规模低价值内容、过期域名滥用、虚假评论/提及、链接垃圾、隐藏内容,以及缺少页面级证据的破坏性批量删减。

当前 AI 搜索边界

  • 对于 Google 生成式搜索,基础 SEO 仍是根本;Google 并未说明需要特殊的 AI schema、必需的 AI 文本文件、理想的 AI 分块大小,也未要求为 AI 重写内容。
  • 截至 2026-08-03,Google 较新的生成式 AI 指南记载了专门的 Search Console 生成式 AI 效果报告,同时 AI 功能活动也会计入 Search 效果。在描述报告功能前,请先确认属性是否可用以及当前文档内容。
  • 对于 OpenAI,请区分 OAI-SearchBot(搜索)、GPTBot(可能用于模型训练)和由用户触发的 ChatGPT-User;它们的控制方式不可互换。
  • 应分别观察 Perplexity、Microsoft 和其他提供商。单个提示词、引用、爬虫日志或引荐流量只是一份样本,并非稳定的排名报告。

阶段门槛

  • Advisory:范围、官方来源、未知项和优先级计划;不提供针对特定网站的诊断。
  • Audit:覆盖范围台账、带引用的材料、引擎/界面范围、逐项发现及证据、行动、重新运行所需输入和局限性。
  • Implementation:审计门槛,加上变更前证据、变更、测试、运行时/渲染检查、回滚和监控。
  • Migration / destructive change:完整的映射或决策清单、对比/回滚边界、分阶段发布和上线后的平台证据。
  • Experiment:预先登记的假设、处理单元、对照、护栏、最低观察规则,以及允许结果为无法得出结论的选项。

输出约定

除非用户要求其他格式,否则请提供:

  1. 包含三项首要优先事项的执行摘要
  2. 结果、范围、搜索界面、引擎/提供商、工作模式和证据模式
  3. 覆盖范围台账和来源时效说明
  4. 发现:类别、问题、状态、证据级别/引用、影响、置信度、修复方案、工作量、依赖项和验证方式
  5. 分别列出快速见效项、战略工作、实验和破坏性操作
  6. 仅在相关时提供关键词/页面映射、内容简报、URL 映射或专项检查清单
  7. 如已进行变更,提供实施记录和四阶段结果状态
  8. 重新运行所需输入、监控窗口、决策规则和回滚边界
  9. 缺失的证据、相互冲突的来源、局限性和下一步测量工作

对于机器可读的审计,请遵循 审计约定,并使用以下命令进行验证:

python3 scripts/validate_audit.py path/to/audit.json

在依据易变的 SEO 知识或发布升级内容之前,请验证来源注册表:

python3 scripts/validate_knowledge.py .

Qiaomu 默认设置

  • 除非用户要求其他语言,否则使用简洁的中文撰写。
  • 先说明对用户和业务的影响,再介绍专业术语。
  • 对于易变的说法,保留 URL、日期、市场、设备、工具、版本和证据缺口。
  • 版权所有 (c) 向阳乔木
  • X: https://x.com/vista8
  • GitHub: https://github.com/joeseesun/

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