SEOBuild Onpage（SEO-AGI）
一条命令输入竞品关键词，输出能在 Google 排名、同时被 ChatGPT/Perplexity 等 LLM 引用的完整落地页。
文件显示密钥存于用户本地 ~/.config，无恶意代码、隐蔽外传或破坏性默认行为；变更日志明确拒绝了 cloaking/JS 跳转等作弊方案并内置 junk-path 过滤，数据流大体透明。扣分点：缺少用户确认环节、回滚说明与对外部服务（DataForSEO、Massive、GSC）数据流的正式披露文档，归因与权限最小化不完整，故不给高分。
CHANGELOG 与 CLAUDE.md 列出多版本回归测试（test_dataforseo.py 可见真实解析测试），并支持 --mock 无密钥运行，关键路径自洽性较好。扣分点：静态审阅未执行，未见完整错误处理与失败反馈证据，边界情况覆盖仅见部分测试文件，按静态上限不超过10。
触发词、目标用户（英文 SEO/GEO 内容生产者）、输入输出与流程边界描述清晰，甚至声明了不适用范围（CSR SPA、多服务本地页）。扣分点：完全依赖 DataForSEO/Massive 等海外付费 API，未见中文支持声明；对中国大陆用户的可达性与付费门槛构成实际限制。
文档分层良好（SKILL.md/README/SPEC/CLAUDE.md/CHANGELOG），版本号、更新日志、已知限制（如 Crawl Stats 不在 API 中）披露详尽，维护路径可见。扣分点：许可证元数据未知，发布者身份未经验证，许可与治理链条不完整。
工作流（研究→简报→成页→校验）结构完整、有 66 项质量清单与评分卡输出，核心任务路径可信。扣分点：'页面排名第一'等效果主张仅为作者自述，静态审阅无法验证产出可直接使用，无第三方执行证据，按静态上限不超过7。
CHANGELOG 记录了规格偏差修正与回归测试动机，事实与推断标注（not_assessed、{{VERIFY}} 标签）较为严谨。扣分点：核心效果与'25% 去索引'等关键数据均为不可审计的从业者声称，静态下不超5分。
- 效果主张（如所有页面排名第一）为作者自述，未经独立验证；本评估为静态审阅，未执行任何代码或测试。
- 核心功能依赖 DataForSEO 等海外付费 API，需自备密钥（BYOK）；对中国大陆网络可达性与付费成本构成门槛，且无中文支持声明。
- 许可证元数据未知，使用前请确认许可条款；发布者身份未经验证。
- 密钥存于本地 ~/.config/seo-agi/.env，请自行确保该文件权限与 GSC 服务账号 JSON 的安全。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
SEOBuild Onpage 是一个运行在 AI 编码代理内的技能（SKILL.md + Python 脚本），把作者二十多年地面交通行业 SEO 的手工流程自动化：拉取实时 SERP、解析竞品页面、提取 People Also Ask 和相关关键词，然后写出完整页面并打分校验。它的核心理论框架是“两道闸门 AEO”（先进入检索池，再被选为引用）、500 token 分块架构、以及反 NLP 实体堆砌协议。数据来源采用 BYOK 模式：DataForSEO 为必选核心，GSC、Ahrefs/SEMRush MCP 为可选，无密钥时退化为网页搜索模式。适合能接受其激进 SEO 理论、愿意配置 API 密钥的内容与营销团队。
运行 scripts/research.py 拉取 DataForSEO 的 SERP 前 10 结果、关键词量、PAA 问题并解析竞品内容结构；可选读取 GSC 数据做关键词蚕食检测和“幽灵路径”发现；基于 500 token 分块、实体-事实配对、严格结构化实体摆放等规则生成 Markdown/HTML 页面，附带 JSON-LD schema、AI Summary Nugget、原创研究块和“不适合你”区块；对改写场景逐条建议 301 或 410；最后按 58 点质量清单逐项评分并输出记分卡，低于 49/58 会给出待修复项。
- 本地服务商要在几十个城市批量生成单服务单城市的位置页，每页附带 LocalBusiness schema 和 GBP 内页链接指令。
- affiliate 站长需要合规变现页面：披露式 rel="sponsored nofollow" CTA 加 FTC 披露，不做跳转 cloaking。
- 内容团队对表现不佳的旧 URL 做刷新：结合自家 GSC 数据对比当前前三名，逐条决定扩充、重写还是 410 剪除。
- 做竞品情报调研：只要 brief 不写页面，输出字数区间、标题结构、话题缺口和关键词量。
- 面向 AI Overviews 的页面优化者：需要 outbound citation、防段落片段规则和 DOM 扁平化等提取友好结构。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 把 SERP 研究到成稿发布的全链路压缩成一条命令，且有 mock 模式可零密钥试跑。
- 框架极具体可执行：500 token 分块、实体-事实配对、验证标签 {{VERIFY}} 等规则明确到 HTML 层面。
- 58 点质量清单逐项打分并强制输出记分卡，交付可审计。
- 明确区分合规与违规手法（如拒绝 cloaking、拒绝 NLP 堆砌），降低被 de-index 风险。
- 作者有可验证的行业背景（ParkingAccess.com、Shuttlefare.com 运营经验）。
- 核心 DataForSEO 为付费 API（约 $0.002/查询），无密钥时退化为网页搜索，精度明显下降。
- 仓库 metadata 中 License 字段未知，README 声称 MIT，两者存在不一致，采用前需核实。
- 大量论断（如 25% de-indexation、“Gemini 3.5 Flash RAG 分片提取”）是从业者经验之谈，缺少公开可验证的实验数据。
- 技能明显偏向本地服务/交通类关键词场景，其他垂直领域未经同等验证。
- 输出目标强制 SSR/SSG，纯客户端渲染的 SPA 项目需要额外做预渲染改造。
如何安装这个 Skill？
安装方式有三种：1) Claude Code 中执行 claude install-skill gbessoni/seobuild-onpage，或从 GitHub 下载 zip 后在 Settings > Skills 上传；2) OpenClaw/Codex 用户 git clone https://github.com/gbessoni/seobuild-onpage.git ~/.claude/skills/seo-agi（Codex 用 ~/.codex/skills/seo-agi）；3) 手动 clone 到任意代理的技能目录。然后 pip install requests。可选：mkdir -p ~/.config/seo-agi 并复制 .env.example 填入 DATAFORSEO_LOGIN/PASSWORD 和 GSC_SERVICE_ACCOUNT_PATH。
如何使用这个 Skill？
无密钥时可先验证：python3 ~/.claude/skills/seo-agi/scripts/research.py "airport parking JFK" --mock --output=compact。正式使用时在 Claude Code、OpenClaw 或 Codex 中输入触发语，如 "Write an SEO page for \"airport parking JFK\"" 或 "rank for [关键词]"、"GEO"、"seo-agi"，技能会先跑研究脚本、展示 brief 待确认，再写完整页面并打印 58 点记分卡。也可用 research.py "关键词" --output=brief 只生成交给人类写手的 brief。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与 Surfer SEO、Clearscope 等传统 NLP 覆盖度工具形成对立立场：该技能明确禁止照搬这类工具的实体列表去堆砌正文，理由是会触发去索引过滤。它也不只是审计工具——README 定位是“多数 SEO 工具只告诉你哪里有问题，这个直接把页面写出来”。