Claude SEO（claude-seo）研究筆記¶

資料來源¶

項目	連結
GitHub repo	https://github.com/AgriciDaniel/claude-seo
官方首頁	https://claude-seo.md
作者	Daniel Agrici（Rankenstein / AI Marketing Hub）
同作者姊妹工具	Claude Ads（廣告審計）· Codex SEO（Codex 版移植）
社群（Pro，私有 mirror）	https://www.skool.com/ai-marketing-hub-pro
Demo	YouTube

Metadata（研究當下）：13,531 stars / 1,974 forks · Python · MIT · 建立於 2026-02-07 · 410 tests passing。需 Claude Code 1.0.33+。

專案概述¶

Claude SEO 是一個開源的 Claude Code SEO 分析 plugin/skill。它把一次 SEO 稽核拆成 25 個 sub-skill + 18 個專家 agent,在技術 SEO、內容品質（E-E-A-T）、Schema.org、AI 搜尋優化（GEO）、本地 SEO、電商、國際 SEO 等面向並行跑（全站稽核可同時 spawn 到 15 個 agent,分鐘級完成本來要數小時的工作）。最終產出一份排序過的行動計畫,每條建議都以 Google 一手指引為依據。

它是本站同作者 Claude Ads（250+ 項跨平台廣告審計）的姊妹作——同一套「把某個行銷專業領域打包成 Claude Code skill」的思路,這次做的是 SEO。並有 Codex SEO（Codex-first 移植,TOML agent + deterministic runner）。

兩個版本:公開開源版（AgriciDaniel/claude-seo,MIT、無會員門檻）與社群私有 mirror（AI-Marketing-Hub/claude-seo,早期功能 + 社群協作,需會員）——一種 open-core + 付費社群的變體。

核心賣點¶

賣點	內容
AI-search first	對齊 Google 的 AI Optimization Guide；做 question-based citability 評分、llms.txt 的一手證據立場、AI 生成圖的 IPTC `TrainedAlgorithmicMedia` 標記、agent-friendly 頁面檢查
並行執行	全站稽核 fan out 到 15 個專家 agent 同時跑,分鐘級
可證偽而非推銷	每條建議都帶:它立足的 first-principle 觀察、與其他建議的依賴關係、一個「how would we know this failed?」檢查、一個 leading indicator
本地優先	預設不呼叫任何第三方 API（只抓你指定的目標 URL）；資料不離開機器；輸出是本地 markdown/PDF/JSON;無 lock-in

32 個 `/seo` 指令(節選)¶

/seo audit（全站並行）、page、technical（9 類）、content（E-E-A-T）、content-brief、schema（偵測/驗證/生成 JSON-LD）、geo（AI Overviews/GEO）、local（GBP/citations/reviews）、maps（geo-grid 排名、競品半徑）、hreflang（國際化）、google（GSC/PageSpeed/CrUX/Indexing/GA4）、backlinks（Moz/Bing/Common Crawl）、cluster（SERP 語意分群）、sxo、drift（SQLite 快照做回歸監測）、ecommerce、programmatic…，外加 8 個 MCP 擴充（Firecrawl、DataForSEO、Ahrefs、SE Ranking、Profound、Bing、Unlighthouse、Banana 圖片生成）。

技術架構¶

遵循 Agent Skills 標準的 3 層架構（directive → orchestration → execution）；skill 與 agent 從 skills/seo-*/ 與 agents/seo-*.md 自動探索。
orchestrator（skills/seo/SKILL.md）負責:產業偵測（SaaS / local / ecommerce / publisher / agency）→ 最多 15 個 sub-agent 並行派發 → 用 10-principle 框架 synthesize → 產出行動計畫。
隔離 runtime:/seo setup 在 Claude 的持久 plugin data 裡建獨立 Python 環境 + Playwright Chromium,不動全域 Python、不建 PATH shim;/seo doctor 檢查健康。
憑證分層（Tier 0–3）:Tier 0 只要 API key（PageSpeed/CrUX/25 週趨勢）；Tier 1 加 OAuth（Search Console + Indexing）；Tier 2 加 GA4；Tier 3 加 Ads token（Keyword Planner）。憑證存 ~/.config/claude-seo/、0o600 權限、不進 repo。
報告產出:markdown 為主（FULL-AUDIT-REPORT.md、SCHEMA-REPORT.md、GEO-ANALYSIS.md…）+ WeasyPrint + matplotlib 生 A4 PDF（全站稽核約 32 頁）。

10-principle 方法論(四階段)¶

階段	原則	做什麼
PERCEIVE	OBSERVE(外/內) · LISTEN	收原始訊號、審自己的假設、讀 SERP/品牌/社群真正在說什麼
ANALYZE	THINK · CONNECT(lateral/system)	化約到 first principles、找跨 skill 的非顯性連結、排成依賴圖
VALIDATE	FEEL · ACCEPT	對 UX/品牌/團隊產能壓測、浮現可證偽性
ACT	CREATE · GROW	產出成品、設下一輪稽核的回饋迴路

值得注意的「時效性正確」細節¶

這個 repo 對 SEO 領域的時效知識更新做得異常認真,反映在很多硬編的日期事實:

Core Web Vitals 只認 LCP/INP/CLS;INP 於 2024-03-12 取代 FID、2024-09-09 從 Chrome field 工具移除,全程不提 FID。
FAQPage:Google 於 2026-05-07 對所有站點停止顯示 FAQ rich results → 標記為無 Google 效益。
已淘汰 schema:HowTo（2023-09）、SpecialAnnouncement（2025-07）、ClaimReview、CourseInfo carousel 等（2025-06 退場）一律不推薦。
E-E-A-T 對齊 2025-09 版 Search Quality Rater Guidelines（YMYL 已擴及政治/社會議題）。
GEO/AEO = SEO 的 reframe:直接引用 Google 說法「AEO/GEO 只是 SEO 的改名」,並用一手證據破三個迷思（llms.txt 目前非 citation 槓桿、不需 content chunking、不需 AI 專用關鍵字改寫）。

目前限制 / 注意事項¶

重度 client-side hydration 的頁面:headless renderer 多數 SPA 可處理（--render auto 偵測空 <div id="root"> 就切 Playwright），但「滾動到 fold 以下才 hydrate」「互動後才抓內容」「第三方 widget race condition」等 edge case 仍會有雜訊,需手動觸發 seo-visual subagent 比對。
免費層無 enrichment:預設不呼叫第三方 API,沒有 Google 憑證時 Core Web Vitals 只是 lab 估計、indexation 靠頁面訊號推斷;競品/AI-citation 資料要各自的 Ahrefs/DataForSEO 等帳號。
仍需 Claude Code 訂閱 + Python/Playwright 環境:雖然 skill 免費,底層算力與環境門檻仍在。
開源版 vs 私有社群版:最新功能先進私有 mirror,公開版是穩定落後版;要早期功能需付費會員。
成效圖表是作者自站案例:README 的 GSC 成長圖來自作者自己的站,屬 anecdote 而非對照實驗,別當普適保證。

研究價值與啟示¶

關鍵洞察¶

「可證偽性」被做成每條建議的強制欄位,是 SEO 工具裡罕見的科學態度——每個 recommendation 都要回答「how would we know this failed?」並附 leading indicator。多數 SEO 稽核工具給的是「wall of findings」清單;把否證條件與先行指標綁進輸出,等於逼工具（和使用者）區分「有依據的判斷」與「推銷式廢話」。這是任何 AI 分析類工具都該抄的輸出契約。
並行 sub-agent 是「稽核從季度變週度」的關鍵槓桿——把一次稽核拆成 25 skill / 15 並行 agent,把時間從 4–8 小時（人工）壓到 10–15 分鐘。這讓「稽核頻率」而非「單次深度」成為新的競爭維度:同樣人力做到 4× cadence,再配 /seo drift 的 SQLite 快照做回歸監測,對話從「看這張快照」變成「這週變了什麼」。
對「時效知識」的執著,是 LLM 領域工具的護城河——SEO 規則變動極快（FID→INP、FAQ rich result 下架、schema 大量退場）。這個 repo 把日期級事實硬編進 skill 並附一手來源,正好對抗 LLM「知識停在訓練截止日」的通病。skill 的價值不只是流程,更是把易腐的領域知識持續更新並落地——這點與 gs-quant 用 skill 打包「怎麼正確用 SDK」異曲同工。
GEO/AEO = SEO 的 reframe,是難得的「反炒作」立場——當市場瘋炒 GEO/AEO/llms.txt,這個工具引用 Google 一手說法指出它們只是 SEO 改名、並用證據破迷思。在充斥「AI 搜尋新紀元」行銷話術的領域,敢說「這其實沒變」比追新名詞更可信。
「把一個行銷專業打包成 Claude Code skill」正在成為一種產品範式——同作者的 Claude Ads（廣告）、Claude SEO（SEO）、Codex SEO（跨 harness 移植）構成一個系列。對照 mattpocock-skills（工程）、gs-quant（量化）,可見 skill 不再只服務 coding,而是各垂直專業把「專家工作流」商品化的載體;而「開源版 + 付費社群早期版」則是這類 skill 作者常見的變現路徑。
本地優先 + 明確的憑證分層,是對「資料主權」的產品化回應——預設零外呼、資料不離機、輸出是你的本地檔案、MIT 無 lock-in,並用 Tier 0–3 讓使用者自行決定用多少外部資料換多少能力。相較把資料上傳 vendor dashboard 的商業 SEO 工具,這是把信任邊界交回使用者手上;與 qm 的 posture 分層、headroom 的本地壓縮同屬「資料主權即賣點」的一脈。

與其他專案的關聯¶

與 Claude Ads（同作者）:一個做廣告審計、一個做 SEO,同一套「行銷專業 → Claude Code skill」方法論的兩個實例,建議並讀理解作者的產品套路。
與 mattpocock-skills、gs-quant 的 skill 生態:三者分別代表 skill 在行銷 / 工程 / 量化三個垂直的落地;Claude SEO 的「orchestrator + 自動探索 sub-skill + 並行 agent」架構,是本站看過單一領域內最龐大的 skill 集合。
與 qm、headroom 的資料主權對照:三者都把「資料留在本地/使用者掌控」當顯性賣點,反映一條與「上傳到 vendor」相反的產品哲學。
與 AI 搜尋/RAG 主題:/seo geo 對 AI Overviews 的 citability 評分,與本站 RAG/AI 搜尋類筆記可對讀——它是從「被 LLM 引用」這端反推內容該長什麼樣。