qiaomu-seo

用于 Google、Bing 与 AI Search 的专业 SEO Agent Skill：技术 SEO 审计、关键词—页面策略、自然流量诊断、站点迁移、代码修复与效果验证。

qiaomu-seo 不是检查 title 字符数、H1 数量和关键词密度的打分器。它按照真实的搜索链路工作：

爬虫访问与 URL 发现 → 抓取与 JavaScript 渲染 → 可索引性（indexability）→ canonical / hreflang → 页面相关性与搜索意图 → 内链与信息架构 → 搜索表现测量。

它解决哪些 SEO 问题

• 页面不收录或收录异常：检查 robots、状态码、渲染、索引指令、canonical、sitemap、内链发现与 Search Console 证据，定位阻塞发生在哪一层。
• 自然搜索流量下降：按页面、查询、国家、设备、搜索类型和时间切片，区分技术故障、需求变化、内容衰退、迁移影响与数据口径问题。
• 关键词没有对应落地页：研究搜索意图与主题关系，生成 keyword-to-page map、内容 brief、页面新建/合并/改进建议，避免关键词互相竞争。
• 技术 SEO 需要落地：审计并修复 canonical、redirect、sitemap、robots、metadata、JSON-LD、hreflang、分页、内部链接和 JavaScript 渲染问题。
• 网站改版或迁移：建立 URL inventory、重定向映射、canonical/hreflang/sitemap 一致性检查、上线监控和回滚边界。
• 电商、国际化和大型站点：检查商品变体、分类/筛选页、程序化页面、多语言/多地区信号，并按模板抽样说明实际覆盖率。
• AI Search 可见性：分别检查 Google AI Overviews / AI Mode、ChatGPT Search、Copilot 与 Perplexity 的基础可访问性和供应商边界，不把传统 SEO、模型训练和 AI 引用混为一谈。

你会得到什么

输入	交付物
网站 URL、代码、渲染页面、sitemap 或 crawl 文件	按影响、置信度、工作量和依赖排序的技术 SEO 问题清单
Search Console、Bing Webmaster Tools、分析数据或服务器日志	分段后的流量/索引诊断、候选原因、缺失证据与下一步验证
产品、受众、市场和关键词数据	搜索意图分析、keyword-to-page map、内容 brief 与站点架构建议
迁移计划或新旧 URL inventory	URL 映射、redirect/canonical/hreflang/sitemap 检查与监控方案
明确授权修改的网站代码	最小化代码修复、变更记录、测试结果、回滚信息和复查时间点

每个结论都会标明它是直接观察、合理推断还是缺少证据。影响和置信度分开表达，不编造搜索量、关键词难度、排名、流量或竞品数据，也不承诺排名、收录、富结果或 AI 引用。

安装

一行安装到 Codex、Claude Code、Cursor 等兼容 Agent Skills 的工具：

npx skills add joeseesun/qiaomu-seo

安装后可用下面的命令确认 skill 已被发现：

npx skills add joeseesun/qiaomu-seo --list

前置条件

• 已安装 Node.js：运行 node --version 检查；未安装时从 nodejs.org 获取 LTS 版本。
• 可运行 npm/npx：运行 npx --version 检查；它会随 Node.js 一同安装。
• 使用支持 Agent Skills 的客户端，并允许它读取本机 skills 目录。

你可以直接这样说

• “抓取并渲染这个网站，找出为什么产品页没有进入 Google 索引。”
• “分析这份 Search Console 导出，按页面和查询定位过去 90 天自然流量下降的原因。”
• “为这个 SaaS 做关键词研究和 keyword-to-page map；没有工具数据的指标标记 unknown。”
• “修复这个 Next.js 项目的 canonical、sitemap、robots 和 Product JSON-LD，并验证渲染结果。”
• “为网站迁移生成完整 URL redirect map，检查 canonical、hreflang 与 sitemap 是否一致。”
• “审计多语言电商站的商品变体、faceted navigation、分页和 hreflang。”
• “分别检查 Google AI Overviews、ChatGPT Search 和 Perplexity 的抓取与可见性基础，不承诺引用。”
• “为这批内容页设计 SEO 实验，定义处理组、对照组、观察窗口和停止规则。”

专业边界

• 审计 / 诊断 / 比较默认只读，不修改代码、索引控制、站长平台或线上数据。
• 修复 / 实现只在明确授权后执行，并保留修改前证据、测试结果、回滚信息和监控窗口。
• robots.txt 控制抓取访问，robots meta / X-Robots-Tag 控制受支持的索引与展示行为，canonical 是偏好信号，sitemap 与 IndexNow 是发现/变更通知；它们都不保证收录。
• Schema.org 语法有效、Google 搜索功能资格和实际出现富结果是三个不同层级。
• Lighthouse 等实验室数据用于诊断；Core Web Vitals 现场数据描述真实用户分布，二者不互相替代。
• 不覆盖付费搜索投放、App Store Optimization、垃圾外链、隐藏内容、关键词堆砌或排名保证。

1.2 专业能力升级

• 登记并定期复查 33 个 Google、Bing、IndexNow、Schema.org、web.dev、OpenAI、Microsoft 和 Perplexity 官方来源。
• 对平台规则记录来源、复查日期和功能生命周期，自动拦截已知陈旧断言。
• 分离 Schema.org 语法、搜索功能资格和实际展示；分离 IndexNow 接收、抓取与索引结果。
• 增加国际 SEO、电商、图片/视频搜索、程序化 SEO、内容治理、性能测量和 SEO 实验模块。
• 区分 OAI-SearchBot、GPTBot、ChatGPT-User 与其他 AI crawler 的用途和控制边界。

设计依据、竞品 skill 取舍与验证记录见 reports/creation-handoff.md。

验证

python3 scripts/validate_skill.py .
python3 scripts/validate_knowledge.py . --strict-stale
python3 scripts/validate_audit.py path/to/audit.json
python3 ~/.agents/skills/qiaomu-meta-skill/scripts/export_skill_ir.py . --output reports/skill-ir.json
python3 ~/.agents/skills/qiaomu-meta-skill/scripts/trigger_eval.py . --cases evals/trigger_cases.json --output reports/trigger-eval.json

Troubleshooting

问题	处理
没有 Search Console 或关键词工具	做定性研究，把搜索量、KD、覆盖率标记为 unknown
静态抓取看不到 JSON-LD	检查渲染后的 DOM，或使用 Rich Results Test
想知道是否被索引	优先使用 Search Console URL Inspection；不要把 site: 查询当完整索引报告
只想审计，不想改站	使用“审计/诊断/比较”措辞；skill 会保持只读
官方规则可能变化	查看 data/seo-source-registry.json 并运行 validate_knowledge.py
Schema 验证通过但无富结果	分别检查语法、当前功能资格、页面政策和实际展示
Lighthouse 满分但 CWV 未通过	Lighthouse 是实验室诊断；检查 CrUX、Search Console 或真实用户现场数据

版权

Copyright (c) 向阳乔木
X: https://x.com/vista8
GitHub: https://github.com/joeseesun/

关于向阳乔木

向阳乔木（乔向阳 / Joe）是一位实践型 AI 产品与内容创作者，长期把前沿 AI 变化转译成可复用的工作流、产品判断、AI 编程实践、AI 搜索实践和 GEO/AI 营销方法。

• 个人网站: https://qiaomu.ai
• 博客: https://blog.qiaomu.ai
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