qiaomu-seo Skill：按真实搜索链路工作的专业 SEO 审计工具

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-07 10 阅读

qiaomu-seo Skill：一句话让 AI 按真实搜索链路做专业 SEO 审计的工具。不同于传统打分器，它模拟爬虫视角从 URL 发现→抓取渲染→可索引性→canonical/hreflang→搜索意图→内链架构→流量测量全链路诊断，技术 SEOer 首选。

功能与原则

qiaomu-seo 的核心能力覆盖六个专业场景：页面收录异常诊断（定位 robots、状态码、渲染、canonical、sitemap、内链各层阻塞点）、自然流量下降分析（按页面/查询/国家/设备/时间切片区分技术故障与内容问题）、关键词策略规划（生成 keyword-to-page map 与内容 brief）、技术 SEO 代码修复（canonical、redirect、JSON-LD、hreflang、分页等）、网站迁移与改版（URL inventory、redirect map、canonical 一致性检查），以及AI Search 可见性审计（Google AI Overviews、ChatGPT Search、Perplexity 分别检查可访问性）。

设计原则是诚实与专业边界：不编造搜索量、KD、排名或流量数据，结论标注”直接观察/合理推断/缺少证据”，不承诺排名或 AI 引用。

认可度

  • GitHub Star：319（截至 2026-08-07）
  • 推特热度：722 赞 / 5.6 万阅读（8/3），作者 vista8 本人发布
  • 同系列热度：作者 joeseesun 的 qiaomu 系列（含 qiaomu-meta-skill、qiaomu-design、qiaomu-seo）在推特/微博高频出现，meta-skill 单帖曾获 1576 赞

链接

GitHub：https://github.com/joeseesun/qiaomu-seo

原作者

向阳乔木（GitHub @joeseesun / X @vista8），实践型 AI 产品与内容创作者，专注 AI 编程、AI 搜索实践与 GEO/AI 营销方法论输出。其 qiaomu 系列 Skill 在中文 AI 社区有较高影响力，同时维护 qiaomu-anything-to-notebooklm（多源内容转 NotebookLM）、qiaomu-artist-style（画家风格对比）等多个工具。

介绍

传统 SEO 工具本质上是一个打分器——扫一遍 title 长度、H1 数量、关键词密度，吐出一个分数。但真实 SEO 工作远比这复杂：页面为什么不收录？流量下降是技术故障还是内容问题？网站迁移后 redirect 是否完整？这些问题需要按真实搜索链路逐层排查。

qiaomu-seo 正是按这一链路设计的专业 Agent Skill。它的诊断路径为：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。每步都有明确的检查清单和交付物，不跳步、不臆测。

该 Skill 同时覆盖了当下新兴的 AI Search 可见性需求——Google AI Overviews / AI Mode、ChatGPT Search、Copilot 与 Perplexity 的可访问性检查，不把传统 SEO 与模型训练数据引用混为一谈。此外，它内置了 33 个官方来源（Google、Bing、IndexNow、Schema.org、OpenAI、Microsoft、Perplexity）的规则 registry，并标注来源、复查日期和生命周期，防止过时断言。

特点

  • 全链路诊断：覆盖从爬虫发现到流量测量的 7 个环节，不只做表层打分
  • 诚实的数据声明：不编造搜索量/KD/排名/流量数据，所有未知指标标记 unknown
  • 专业边界清晰：审计/诊断默认只读；修复操作须明确授权，并保留修改证据与回滚方案
  • AI Search 单独处理：将传统 SEO 与 AI 引用/训练数据分开，分别检查可访问性
  • 内置来源 registry：33 个官方信息来源定期校验，防止 Skill 给出过时建议

使用方法

安装（一行命令，支持 Codex、Claude Code、Cursor 等兼容 Agent Skills 的客户端）：

npx skills add joeseesun/qiaomu-seo

触发方式（用自然语言直接描述需求）：

  • “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。”

前置条件：Node.js（运行 node --version 检查）+ npx（随 Node.js 一同安装）+ 支持 Agent Skills 的客户端。

使用场景与人群

适用场景：SEO 技术审计、站点迁移前后检查、流量异常诊断、关键词策略规划、AI Search 平台可见性评估

目标用户：SEO 从业者、网站运营、数字营销人员、具备技术背景的内容团队；也适合想用 AI Agent 系统化执行 SEO 工作流的个人站长

输入与输出案例

案例 1：页面收录异常诊断

输入：

“抓取 https://example.com/product/123，分析为什么这个产品页没有被 Google 索引。”

输出（节选）：

  • robots.txt 检查：Disallow: /product/ → 命中，收录阻塞点在爬虫访问层
  • 状态码：200 OK
  • JavaScript 渲染：JS 渲染正常，内容可被抓取
  • canonical：https://example.com/product/123/（带尾部斜杠）与页面 URL 不一致
  • 结论：canonical 不一致导致 Google 视为重复内容，主动降权；建议修复 canonical 指向或用 noindex 明确意图

案例 2：自然流量下降诊断

输入：

“分析 Search Console 导出文件（CSV），按页面和查询定位过去 90 天自然流量下降的主要原因。”

输出（节选）：

  • 流量下降集中在 /blog/* 页面组，幅度约 -23%，时间段与网站改版时间重合
  • 改版后 H1 从文章标题变更为分类名，搜索意图匹配度下降
  • 外链引用数量未显著变化，排除外链因素
  • 结论：内容需求未变但标题结构改变导致点击率下降；建议恢复 H1 为原始文章标题，监控 4 周后再评估

GitHub：https://github.com/joeseesun/qiaomu-seo

GitHub: https://github.com/joeseesun/qiaomu-seo

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