【免费下载链接】geo-seo-claudeGEO-first SEO skill for Claude Code. Comprehensive AI search optimization for any website — citability scoring, AI crawler analysis, brand authority, schema markup, platform-specific optimization, and PDF reports. If you want learn how to sell this to real businesses, check out the skool community项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geo-seo-claude点击查看免费下载本文以 docs/architecture.md 为骨架深入剖析 geo-seo-claude 这套 GEO-first生成式引擎优化优先的 Claude Code 技能包是如何用「主技能编排器 13 个子技能 5 个并行子代理 Python 工具脚本 JSON-LD 模板」五层结构将一次/geo audit url变成可交付客户的 0–100 分 GEO 评分与行动计划的。读完本文你将掌握整个仓库的模块划分、完整审计流水线Discovery → Parallel Analysis → Synthesis → Report、底层评分引擎的实现原理以及运行时数据prospects/proposals/reports的落盘位置与生命周期。一、总体设计理念GEO 优先、SEO 支撑geo-seo-claude 的设计出发点非常明确AI 搜索正在取代传统搜索因此优化的对象是「流量正在去向的地方」而非「流量曾经所在的地方」。这一理念直接体现在 geo/SKILL.md 开篇的 Philosophy 中Philosophy:GEO-first, SEO-supported. AI search is eating traditional search.传统 SEO 关注关键词排名与反向链接而 GEO 关注的是生成式 AI 引擎ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini、Google AI Overviews是否会发现、引用并推荐你的网站内容。为此仓库把能力拆解为三层编排层Orchestrationgeo/SKILL.md作为唯一入口负责命令路由与流程控制执行层Executionskills/下的 13 个专业子技能 agents/下的 5 个并行子代理负责分领域分析工具层Utilityscripts/下的 Python 脚本提供确定性的抓取、评分、生成能力schema/下的 JSON-LD 模板提供结构化数据蓝图。这种分层让「LLM 判断」与「确定性计算」各司其职需要专家判断的维度交给子代理需要可复现计算的维度交给 Python 脚本这一点在 docs/scoring-methodology.md 的 Caveats 一节有明确交代。二、仓库目录结构全景architecture.md 给出了完整目录树这是理解整个项目的第一张地图。结合源码验证各模块职责如下geo-seo-claude/ ├── geo/ # 主技能编排器 │ └── SKILL.md # 主技能文件命令路由与流程编排 ├── skills/ # 13 个专业子技能 │ ├── geo-audit/ # 完整审计编排与评分 │ ├── geo-citability/ # AI 可引用性评分 │ ├── geo-crawlers/ # AI 爬虫访问分析 │ ├── geo-llmstxt/ # llms.txt 标准分析与生成 │ ├── geo-brand-mentions/ # 品牌在 AI 引用平台上的存在度 │ ├── geo-platform-optimizer/ # 平台特定的 AI 搜索优化 │ ├── geo-schema/ # 结构化数据与 AI 可发现性 │ ├── geo-technical/ # 技术 SEO 基础 │ ├── geo-content/ # 内容质量与 E-E-A-T │ ├── geo-report/ # 面向客户的 Markdown 报告生成 │ ├── geo-report-pdf/ # 带图表的专业 PDF 报告 │ ├── geo-prospect/ # CRM-lite 客户管线管理 │ ├── geo-proposal/ # 自动生成客户提案 │ └── geo-compare/ # 月度增量跟踪与进度报告 ├── agents/ # 5 个并行子代理 │ ├── geo-ai-visibility.md # GEO 审计、可引用性、爬虫、品牌 │ ├── geo-platform-analysis.md # 平台特定优化 │ ├── geo-technical.md # 技术 SEO 分析 │ ├── geo-content.md # 内容与 E-E-A-T 分析 │ └── geo-schema.md # Schema 标记分析 ├── scripts/ # Python 工具脚本 │ ├── fetch_page.py # 页面抓取与解析 │ ├── citability_scorer.py # AI 可引用性评分引擎 │ ├── brand_scanner.py # 品牌提及检测 │ ├── llmstxt_generator.py # llms.txt 校验与生成 │ └── generate_pdf_report.py # PDF 报告生成ReportLab ├── schema/ # JSON-LD 模板 │ ├── organization.json # Organization 模式含 sameAs │ ├── local-business.json # LocalBusiness 模式 │ ├── article-author.json # Article Person 模式E-E-A-T │ ├── software-saas.json # SoftwareApplication 模式 │ ├── product-ecommerce.json # 带 offers 的 Product 模式 │ └── website-searchaction.json # WebSite SearchAction 模式 ├── install.sh # 一键安装器 ├── uninstall.sh # 卸载器 ├── requirements.txt # Python 依赖 └── README.md # 项目主视图说明架构文档写作时描述为 13 个子技能当前仓库在skills/目录下实际包含 14 个目录在 13 个审计类技能之上新增了geo-update/这一点以 geo/SKILL.md 的「Sub-Skills (14 Specialized Components)」表格为准。三、指挥中枢geo/SKILL.md的命令路由与编排逻辑geo/SKILL.md是整个系统的心脏所有能力通过/geo命令暴露给 Claude Code。其 YAML front-matter 声明了触发条件与允许工具--- name: geo description: GEO-first SEO analysis tool. Optimizes websites for AI-powered search engines (ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Google AI Overviews) while maintaining traditional SEO foundations. ... allowed-tools: Read, Grep, Glob, Bash, WebFetch, Write ---3.1 命令速查表完整命令路由如下来自 geo/SKILL.md Quick Reference全部继承自架构文档的配套说明命令功能/geo audit url全量 GEO SEO 审计并行子代理/geo page url单页深度 GEO 分析/geo citability url为 AI 引用就绪度打分/geo crawlers url检查 AI 爬虫访问robots.txt 分析/geo llmstxt url分析或生成 llms.txt/geo brands url扫描 AI 引用平台上的品牌提及/geo platforms url平台特定优化ChatGPT、Perplexity、Google AIO/geo schema url检测、校验、生成结构化数据/geo technical url传统技术 SEO 审计/geo content url内容质量与 E-E-A-T 评估/geo report url生成面向客户的 GEO 交付物/geo report-pdf url生成含图表与评分的专业 PDF 报告/geo quick url60 秒 GEO 可见性快照/geo prospect cmdCRM-lite管理销售管线中的客户/geo proposal domain从审计数据自动生成客户提案/geo compare domain月度增量报告向客户展示分数提升/geo update从上游拉取最新 GEO 技能更新3.2 每个命令的结构化输出所有命令都会生成结构化输出文件而非散落的数据方便后续/geo report、/geo report-pdf直接消费命令输出文件/geo auditGEO-AUDIT-REPORT.md/geo citabilityGEO-CITABILITY-SCORE.md/geo crawlersGEO-CRAWLER-ACCESS.md/geo llmstxtllms.txt可直接部署/geo schemaGEO-SCHEMA-REPORT.md 生成的 JSON-LD/geo reportGEO-CLIENT-REPORT.md演示就绪/geo report-pdfGEO-REPORT.pdf带图表的专业 PDF/geo prospect更新~/.geo-prospects/prospects.json/geo proposal~/.geo-prospects/proposals/domain-proposal-date.md/geo compare~/.geo-prospects/reports/domain-monthly-YYYY-MM.md四、14 个专业子技能与 5 个并行子代理4.1 子技能清单架构文档列出了 13 个子技能geo/SKILL.md 更新为 14 个含geo-update。每个子技能目录下都有独立的SKILL.md职责单一、可被子代理独立调用技能目录用途geo-auditskills/geo-audit/全量审计编排与评分geo-citabilityskills/geo-citability/段落级 AI 引用就绪度geo-crawlersskills/geo-crawlers/AI 爬虫访问与 robots.txtgeo-llmstxtskills/geo-llmstxt/llms.txt 标准分析与生成geo-brand-mentionsskills/geo-brand-mentions/品牌在 AI 引用平台上的存在度geo-platform-optimizerskills/geo-platform-optimizer/平台特定 AI 搜索优化geo-schemaskills/geo-schema/面向 AI 可发现性的结构化数据geo-technicalskills/geo-technical/技术 SEO 基础geo-contentskills/geo-content/内容质量与 E-E-A-Tgeo-reportskills/geo-report/面向客户的交付物生成geo-report-pdfskills/geo-report-pdf/专业 PDF 报告geo-prospectskills/geo-prospect/CRM-lite 客户管线管理geo-proposalskills/geo-proposal/从审计数据自动生成客户提案geo-compareskills/geo-compare/月度增量跟踪与进度报告4.2 并行子代理与技能绑定关系5 个子代理各自聚合若干子技能在/geo audit的 Phase 2 中被同时启动子代理文件使用的技能geo-ai-visibilityagents/geo-ai-visibility.mdgeo-citability, geo-crawlers, geo-llmstxt, geo-brand-mentionsgeo-platform-analysisagents/geo-platform-analysis.mdgeo-platform-optimizergeo-technicalagents/geo-technical.mdgeo-technicalgeo-contentagents/geo-content.mdgeo-contentgeo-schemaagents/geo-schema.mdgeo-schema以 agents/geo-ai-visibility.md 为例其内部把「AI 可见性」进一步合成一个 0–100 的综合分AI_Visibility (Citability * 0.35) (Brand_Mentions * 0.30) (Crawler_Access * 0.25) (LLMS_TXT * 0.10)并给出 0–20 Critical、21–40 Poor、41–60 Fair、61–80 Good、81–100 Excellent 的解读区间。这恰好演示了「子代理内部也是加权合成」的递归设计思想。五、Python 工具脚本层确定性的计算引擎scripts/是架构中「确定性」的落点。相比 LLM 子代理的判断这些脚本对相同输入永远给出相同输出docs/scoring-methodology.md Caveats 明确说明 citability_scorer 与 llmstxt_generator 是完全确定性的。5.1fetch_page.py页面抓取与解析scripts/fetch_page.py 是数据采集的起点提供五种 CLI 模式python3 fetch_page.py url [mode] # Modes: page (默认), robots, llms, sitemap, blocks, fullfetch_page()返回一个包含 20 余个字段的结构化字典状态码、重定向链、HTTP 头、meta 标签、title、canonical、H1 标签、标题层级结构、词数、正文文本、内/外链、图片、结构化数据、SSR 标记、安全头、错误列表。值得展开的两个实现细节AI 爬虫 User-Agent 预置模块顶部定义了AI_CRAWLERS字典内置 GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot、GoogleBot、BingBot 的完整 UA 字符串供测试站点对 AI 爬虫的可访问性使用。JSON-LD 的graph扁平化抓取结构化数据时代码特意把graph列表和顶层数组展开为独立实体块源码注释指出Next.js 和多数 CMS 输出的单个{graph:[...]}块若不展开会被误判为一个type: None的空块。SSR 检测的启发式规则先定位id匹配(app|root|__next|__nuxt)的框架根节点再结合「根节点文本 50 字符 整页词数 200」双条件判定是否纯客户端渲染从而避免把 WordPressBricks Builder、LiteSpeed Cache 缓存站、预渲染 Next.js 站误报为 CSR 空壳。fetch_robots_txt()内置14 个 AI 爬虫GPTBot、OAI-SearchBot、ChatGPT-User、ClaudeBot、anthropic-ai、PerplexityBot、CCBot、Bytespider、cohere-ai、Google-Extended、GoogleOther、Applebot-Extended、FacebookBot、Amazonbot逐一解析robots.txt并给出 ALLOWED / BLOCKED / PARTIALLY_BLOCKED / BLOCKED_BY_WILDCARD / ALLOWED_BY_DEFAULT / NOT_MENTIONED / NO_ROBOTS_TXT 状态。crawl_sitemap()支持站点地图索引sitemap index递归展开子地图默认最多抓取 50 个页面。5.2citability_scorer.py五维段落级引用评分scripts/citability_scorer.py 的评分依据来自研究结论最适合被 AI 引用的段落长度为 134–167 词自包含、事实密集、结构清晰。每个内容块按五个维度打分满分 100维度满分关键信号Answer Block Quality30定义句式X is a…、X refers to…、答案出现在前 60 词、问句标题、5–25 词短句占比、归属声明research shows…Self-Containment25词数处于 134–16710 分、100–2007 分、80–2504 分代词密度 2%8 分3 专有名词7 分Structural Readability20平均句长 10–20 词8 分列举类连接词4 分编号/步骤引用4 分段落换行4 分Statistical Density15百分比每个 3 分上限 6美元金额每个 3 分上限 5带单位数字每个 2 分上限 4年份引用2 分具名来源2 分Uniqueness Signals10原创研究措辞our study found…5 分案例研究/实例3 分具体工具/产品提及2 分页面级得分取前 5 个最优块的平均值不足 5 块则全部平均并输出 A–F 等级分布、最优长度段落数量、Top/Bottom 段落清单。5.3llmstxt_generator.pyllms.txt 校验与生成scripts/llmstxt_generator.py 支持两种模式python3 llmstxt_generator.py url [mode] # Modes: validate (默认), generatevalidate检查/llms.txt与/llms-full.txt是否存在并校验格式首行# 站点名、紧随的 描述、## 小节、- 标题链接格式。缺少任一要素都会记入issues还会给出补全建议如「链接少于 5 个时建议增加到 10–20 个」「缺少 Contact 小节」等。generate抓取首页自动提取站点名与 meta description按 URL 路径关键词把内链自动归类到 Main Pages / Products Services / Resources Blog / Company / Support 五个分区生成精简版llms.txt与带页面描述的长版llms-full.txt生成时对跨域 URL 做了 SSRF 防护性跳过。5.4brand_scanner.py品牌平台存在度扫描scripts/brand_scanner.py 依据 Ahrefs 2025 年 12 月对 75,000 个品牌的研究品牌提及与 AI 可见性的相关性YouTube 约 0.737比反向链接Domain Rating 约 0.266强约 3 倍。脚本覆盖 YouTube25%、Reddit25%、Wikipedia/Wikidata20%走 API 查询而非网页搜索、LinkedIn15%、以及 Quora、Stack Overflow、GitHub、Crunchbase、Product Hunt、G2、Trustpilot 等 7 平台15%并为每个平台输出检查指令与落地建议如 YouTube 建议增加时间戳与章节以提升 AI 可解析性、Reddit 强调「真实参与、不用营销腔」等。5.5 测试佐证tests/test_fetch_page_ssr.py架构文档未提及测试但仓库中的 tests/test_fetch_page_ssr.py 直接印证了上述 SSR 检测启发式其文档字符串明确指向 Issue #19 的误报修复。测试用 mock 响应覆盖了六类页面无框架纯 HTML 站 → 必须判定has_ssr_contentTrueWordPress/Bricks、LiteSpeed Cacheidroot、预渲染 Next.jsid__next→不得被误报为 CSR空div#app、div#rootLoading...空壳 →必须被判定为 CSR 并产生错误根节点内嵌 script/style 时SSR 测量须在decompose()之前进行顺序无关性。这组测试是理解fetch_page.py内部「先测 SSR、后破坏性清洗 DOM」这一代码顺序约束的最佳入口。六、schema/JSON-LD 模板库schema/目录存放 6 个可直接复用的 JSON-LD 模板对应不同业务类型由/geo audit的业务类型检测阶段决定选用哪套schema/organization.json — Organization 模式含sameAs属性连接 Wikipedia/Wikidata 等实体锚点schema/local-business.json — LocalBusiness 模式本地商家必需schema/article-author.json — Article Person 组合支撑 E-E-A-T 的作者实体表达schema/software-saas.json — SoftwareApplication 模式SaaS 站必需schema/product-ecommerce.json — 带 offers 的 Product 模式电商必需schema/website-searchaction.json — WebSite SearchAction站内搜索结构化表达。这些模板是/geo schema输出「生成 JSON-LD」的直接素材按 docs/scoring-methodology.md 的说明schema 评分会检查 Organization/LocalBusiness、Article、Person、sameAs 完整性、speakable、BreadcrumbList、WebSiteSearchAction、废弃类型HowTo 已于 2023-09 移除富结果、FAQPage 自 2023-08 起仅限政府与卫生机构站、JSON-LD 格式与校验通过性等十项。七、完整审计流水线从 Discovery 到 Report架构文档定义了/geo audit https://example.com的四阶段流程以下结合源码逐阶段展开。Phase 1Discovery顺序执行抓取首页调用 scripts/fetch_page.py 的fetch_page()获取首页 HTMLcurl 或 WebFetch检测业务类型按 geo/SKILL.md 的信号表识别 SaaS / Local Service / E-commerce / Publisher / Agency / Other。例如检测到/pricing、Sign up、Free trial、/app、/dashboard或 API docs 判定为 SaaS检测到电话、地址、Near me、Google Maps 嵌入则判定为本地商家检测到 Product 页、购物车、Add to cart、Product schema 判定为电商提取关键页面通过crawl_sitemap()从 sitemap.xml 或内链提取最多 50 个页面爬取上限在 Quality Gates 中定义为 50。业务类型会直接影响后续建议本地商家需要 LocalBusiness schema 与 Google Business Profile 优化SaaS 需要 SoftwareApplication schema 与对比页策略电商需要 Product schema 与评论聚合。Phase 2Parallel Analysis并行5 个子代理同时启动五个子代理按 agents/ 下的任务定义分头行动各自产出结构化报告片段子代理分析范围AI Visibility可引用性、AI 爬虫访问、llms.txt、品牌提及Platform AnalysisChatGPT、Perplexity、Google AIO 就绪度Technical SEOCore Web Vitals、SSR、安全、移动端Content QualityE-E-A-T、可读性、新鲜度Schema Markup结构化数据检测、校验、生成Phase 3Synthesis顺序执行收集全部子代理报告计算综合 GEO Score0–100——六类加权求和权重来自 geo/SKILL.md 的 Scoring Methodology 与 docs/scoring-methodology.mdGEO_Score (Citability * 0.25) (Brand * 0.20) (EEAT * 0.20) (Technical * 0.15) (Schema * 0.10) (Platform * 0.10)类别权重衡量方式AI 可引用性与可见性25%段落评分、答案块质量、AI 爬虫访问品牌权威信号20%Reddit、YouTube、Wikipedia、LinkedIn 提及实体存在度内容质量与 E-E-A-T20%专业度信号、原创数据、作者资历技术基础15%SSR、Core Web Vitals、可爬取性、移动端、安全结构化数据10%Schema 完整性、JSON-LD 校验、富结果资格平台优化10%平台特定就绪度Google AIO、ChatGPT、Perplexity综合分按 90–100 Excellent / 75–89 Good / 60–74 Fair / 40–59 Poor / 0–39 Critical 分档解读。生成优先级行动计划含 quick wins输出面向客户的就绪报告。质量门限Quality Gatesgeo/SKILL.md 为流水线定义了硬性约束防止审计失控爬取上限每次审计最多 50 页重质不重量超时每页抓取 30 秒限速请求间隔 1 秒最大 5 个并发robots.txt始终尊重、始终检查去重内容相似度 80% 的页面跳过。八、运行时数据存储~/.geo-prospects/CRM 与报告类技能/geo prospect、/geo proposal、/geo compare把运行时数据存放在Claude Code 目录之外架构文档明确强调~/.geo-prospects/ ├── prospects.json # 客户/潜在客户管线数据 ├── proposals/ # 生成的提案文档 │ └── domain-proposal-date.md └── reports/ # 月度增量报告 └── domain-monthly-YYYY-MM.md这一设计有两个关键含义卸载不清理卸载器./uninstall.sh不会删除此目录——架构文档明确提醒「如不再需要客户数据请手动删除」避免误删销售管线资产跨会话持久数据独立于技能安装目录升级/重装技能不会丢失客户进度数据为月度compare向客户展示分数提升提供了长期数据基础。九、安装、运行与生命周期9.1 一键安装与隔离环境install.sh 实现了「安装即隔离」将技能、子技能、子代理、脚本、schema、报告模板、hooks 分别复制到~/.claude/skills/geo/、~/.claude/skills/geo-*/、~/.claude/agents/对应目录在~/.claude/skills/geo/.venv/创建专属虚拟环境检测到uv时用 uv 加速系统 Python 不被污染依赖清单见 requirements.txtbeautifulsoup4、requests、lxml、playwright、Pillow、urllib3、validators、flask、rich将脚本 shebang 统一改写为 venv 解释器sed_inplace并重写技能/代理 Markdown 中的python3引用为~/.claude/skills/geo/.venv/bin/python3保证无论系统 PATH 中python3指向什么都可运行安装结束前做完整性校验主技能文件、子技能目录、代理文件、脚本、schema、报告模板、venv 解释器。9.2 PDF 报告流水线/geo report-pdf是「架构-交付」闭环的最后一步。按 skills/geo-report-pdf/SKILL.md它读取/geo audit产出的GEO-AUDIT-REPORT.md用 pandocHTML 模板 CSS Chrome headless 打印为 PDFpandoc GEO-AUDIT-REPORT.md \ --to html5 --standalone --embed-resources \ --template ~/.claude/skills/geo/templates/geo-report-template.html \ --css ~/.claude/skills/geo/templates/geo-report-style.css \ --metadata brand_name... --metadata geo_score... \ -o GEO-REPORT.html /Applications/Google Chrome.app/Contents/MacOS/Google Chrome \ --headlessnew --disable-gpu --no-sandbox \ --print-to-pdf$(pwd)/GEO-REPORT.pdf \ --print-to-pdf-no-header --no-pdf-header-footer \ --virtual-time-budget5000 \ file://$(pwd)/GEO-REPORT.htmlPDF 包含深蓝渐变封面页与 GEO 分数徽章、按分数区间≥80 绿 / ≥65 蓝 / ≥50 琥珀 / ≥35 橙 / 35 红自动着色的评分表格、Critical/High/Medium/Low 严重度左侧色条标注、大节自动分页、深色主题代码块。样式定制点集中在 templates/geo-report-style.css配色/字体/版式与 templates/geo-report-template.html封面字段、scoreColor()阈值、breakBefore分页数组。十、架构设计要点总结回顾 docs/architecture.md 与源码可以提炼出四个可复用的设计模式编排/执行/工具三层分离LLM 判断子代理与确定性计算Python 脚本严格区分评分中「可复现」与「受引导」的部分有明确边界见 docs/scoring-methodology.md Caveats递归式加权合成从段落级五维评分 → 页面可引用性 → AI 可见性综合分 → 全站 GEO Score每一层都是「子分 × 权重求和」便于追踪分差来源数据与代码生命周期解耦运行时数据~/.geo-prospects/独立于技能安装目录卸载不丢失报告中间产物Markdown与最终交付物PDF分层生成质量门限内建爬取上限、超时、限速、robots.txt 尊重、重复检测等约束直接写进编排器从源头控制审计成本与合规风险。对于希望深入源码的读者推荐的阅读路径是geo/SKILL.md编排逻辑→ agents/geo-ai-visibility.md子代理评分规则→ scripts/fetch_page.py 与 scripts/citability_scorer.py确定性实现→ tests/test_fetch_page_ssr.py行为验证→ docs/scoring-methodology.md评分总纲。赞分享【免费下载链接】geo-seo-claudeGEO-first SEO skill for Claude Code. Comprehensive AI search optimization for any website — citability scoring, AI crawler analysis, brand authority, schema markup, platform-specific optimization, and PDF reports. If you want learn how to sell this to real businesses, check out the skool community项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/geo-seo-claude点击查看免费下载相关推荐深度解析geo-seo-claude架构编排器5个并行子代理15个子技能的多代理协作完整范例深度解析geo seo claude架构编排器5个并行子代理15个子技能的多代理协作完整范例 geo seo claude 是一款面向 ClaudeClaude Code 并行子代理执行编排深入解析 hydra-ai 仓库的 execute 命令设计Claude Code 并行子代理执行编排深入解析 hydra ai 仓库的 execute 命令设计 本文以 .claude/commands/execut人工智能AI AgentAI 应用前端后端MCP 服务claude-seo 地图智能实战指南Geo-Grid 排名追踪、GBP 审计与 Maps Health Score 全解析claude seo 地图智能实战指南Geo Grid 排名追踪、GBP 审计与 Maps Health Score 全解析 导读 agents/seo ma创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考