這系列第 21 天，第一次測完全不寫程式的工具：SEO 稽核。claude-seo，作者 AgriciDaniel，MIT 授權，17,263 顆星。今天不只做 A/B 對照，而是完整拆解這個工具——裝了什麼、怎麼裝、哪些功能免費、實測長怎樣，最後告訴你怎麼拿它解決真的 SEO 問題。

這是什麼，為什麼值得花一篇介紹

多數「AI 寫 SEO 文章」工具賣的是生內容，claude-seo 不一樣：這是技術稽核與策略規劃工具，核心主張是「可證偽，不是宣傳」——每條建議都附第一性觀察、依賴關係，還有「這條建議錯了要怎麼知道」。官方 README 講得直白：多數工具給你「建議」，這個給你「證據＋建議＋建議錯了會怎樣」。

兩種人適合：接案 SEO 顧問，15 分鐘稽核加實際 0-100 分數，寫提案前先有東西可以拿出來；自己維運網站、部落格、電商的人，不想訂閱付費 SaaS，先把基本功做好。

架構總覽：裝了什麼進來

拆開這個 repo，結構分成幾層：

• skills/：26 個子技能，每個對應一個 /seo <指令>，是整套工具的主要介面。
• agents/：19 支子代理定義檔，/seo audit 下去會同時派出最多 17 個子代理平行跑，站級稽核從原本要幾小時縮短到幾分鐘。
• scripts/：將近 60 支 Python 工具，做實際的抓取、渲染、驗證、算分，所有技能都透過統一的 scripts/claude-seo run <script>.py 呼叫，不是裸跑 Python。
• extensions/：9 個選配的 MCP 擴充（DataForSEO、Google、Banana/Gemini 生圖等），裝了才解鎖即時付費資料源，核心功能完全不需要它們。
• hooks/：一個驗證 JSON-LD 結構化資料格式的 hook。
• data/google-updates.json：內建的 Google 演算法更新時間軸，給稽核時比對用。

這個分層設計值得注意的地方：26 個子技能裡，核心邏輯幾乎都不依賴付費 API——靠的是直接抓 HTML/HTTP、讀 Common Crawl 的公開資料、跑 Lighthouse 式的啟發式規則。真正需要額外帳號或花錢的，是想要「即時排名資料」「Google Search Console 欄位資料」「商用等級反向連結資料庫」這類進階功能，而且這些都是選配，不裝也不影響核心稽核能力。

裝起來、設定起來：一個真的踩到的坑

安裝走 Claude Code 官方 marketplace，三行：

/plugin marketplace add AgriciDaniel/claude-seo
/plugin install claude-seo@agricidaniel-claude-seo
/seo setup

/seo setup 會建立獨立的 Python 執行環境、裝 Playwright 的 Chromium，跟系統 Python 完全隔開，不會弄髒全域套件或動到 PATH。

我自己卡在這一步：系統 python3 是 3.9.6，這外掛要求 3.10 以上，直接跑會失敗。改用環境變數指定直譯器才成功：

CLAUDE_SEO_PYTHON=/opt/homebrew/bin/python3.14 ... /seo setup

設定完用 /seo doctor 檢查環境，我這邊確認 ready: true、browser_ready: true。系統 Python 版本偏舊的話，先查版本再動手，別卡在這步就放棄。

26 個技能，哪些免費可用、哪些要另外接 API

把整個技能清單按「要不要額外付費」分三類，直接對應你的情境：

完全免費，裝了就能跑（純 HTML/HTTP 分析、Common Crawl、啟發式規則）：

• seo — 總入口
• seo-audit — 全站稽核
• seo-page — 單頁深度分析
• seo-technical — 技術稽核
• seo-content — E-E-A-T 內容品質
• seo-schema — 結構化資料
• seo-sitemap
• seo-hreflang
• seo-drift — 部署前後回歸偵測
• seo-agentic — AI agent 可讀性
• seo-geo — AI 搜尋引用力
• seo-competitor-pages
• seo-content-brief
• seo-cluster
• seo-plan
• seo-programmatic
• seo-flow — 41 條證據導向提示詞庫

核心免費，進階功能要額外接：

• seo-images — alt text/效能免費，圖片排名要 DataForSEO
• seo-local — NAP 一致性免費，即時 GBP 資料要 API
• seo-ecommerce — 商品 schema 免費，即時 Shopping 資料要 API
• seo-maps — 三層：免費用 Overpass+Geoapify，付費層接 DataForSEO 或 Google Maps API
• seo-backlinks — Common Crawl 免費層，商用等級資料庫是付費層；注意 Common Crawl 爬取週期可能長達數月，資料不夠即時
• seo-sxo — 預設用內建 WebSearch 當 fallback，精準度較低；接 DataForSEO 能換成即時 SERP 資料

需要帳號或付費：

• seo-google — 要 Google Cloud 專案 + API key，但有免費額度
• seo-dataforseo — 要裝付費的 DataForSEO extension，提供 79 個以上的 MCP 工具
• seo-image-gen — 要裝 Banana/Gemini extension

一個成本提醒：seo-content、seo-geo、seo-sxo、seo-cluster、seo-drift 這 5 個子代理預設跑 Opus，其餘 13 個跑 Sonnet——這是官方文件自己寫的（README.md requirements 段）。跑一次完整的 /seo audit，成本不只是「這個工具免不免費」，還有 Claude 本身的 token 成本，評估划不划算時別漏算。

實際跑一次：/seo technical 稽核一個真的網站

說明文件讀再多，不如實際跑一次。我搭了一個小測試部落格：一個首頁、一篇文章、robots.txt 裡寫了「擋掉 GPTBot」，想看這個工具能不能看出這樣設定夠不夠。指令很簡單：

/seo technical http://localhost:8921/

幾分鐘後，交回來一份 40/100 分的稽核報告，而且存成了一份完整的 Markdown 檔案留存。先看最核心的部分——AI 爬蟲設定判斷：

只擋 GPTBot 不夠。你的 robots.txt 語法正確，但只擋了 OpenAI 的訓練爬蟲。其他 14 個 AI UA 全部被 User-agent: * 的 Allow: / 放行，包括 OAI-SearchBot、ChatGPT-User、ClaudeBot、CCBot、Google-Extended、Meta-ExternalAgent、Bytespider。

這個判斷是對的——GPTBot 只管 OpenAI 的模型訓練，OAI-SearchBot 才是決定 ChatGPT 搜尋會不會引用你內容的那個，兩者是完全獨立的 UA token，擋一個不會連帶擋另一個。報告附了一張完整的 15 列 AI 爬蟲表格，每一列寫清楚用途、目前有沒有被擋、以及有什麼需要注意的地方（例如「擋 Google-Extended 不影響 Google 搜尋排名」「ChatGPT-User、Perplexity-User 這類使用者觸發型爬蟲不一定遵守 robots.txt」）。

更值得留意的是它怎麼驗證「robots.txt 擋不擋得住」這件事——不是憑常識講一句「robots.txt 只是君子協定」就交差，是真的對著我的測試伺服器打了 curl -A GPTBot / 和 curl -A ClaudeBot /，兩次都回 200，然後才下結論：伺服器本身沒有做 UA 過濾，robots.txt 的效力完全建立在爬蟲自願遵守上，想要真的擋住就得在 CDN 或 nginx 層加規則。

報告最後直接給了兩份可以複製貼上的 robots.txt 範本。方案 A（只擋訓練、保留搜尋引用，適合希望被 AI 搜尋引用的部落格）：

# AI 訓練爬蟲：禁止
User-agent: GPTBot
User-agent: ClaudeBot
User-agent: anthropic-ai
User-agent: Google-Extended
User-agent: Applebot-Extended
User-agent: CCBot
User-agent: Bytespider
User-agent: Meta-ExternalAgent
User-agent: Amazonbot
Disallow: /

# AI 搜尋與使用者觸發：允許
User-agent: OAI-SearchBot
User-agent: ChatGPT-User
User-agent: Claude-SearchBot
User-agent: Claude-User
User-agent: PerplexityBot
User-agent: Perplexity-User
Allow: /

User-agent: *
Allow: /

Sitemap: https://<你的網域>/sitemap.xml

**方案 B（連 AI 搜尋引用也一起擋，只保留傳統搜尋引擎）：**把上面方案 A 裡「允許」區塊的六個 UA（OAI-SearchBot、ChatGPT-User、Claude-SearchBot、Claude-User、PerplexityBot、Perplexity-User）整組移進「禁止」區塊，其餘不變。報告特別提醒：Googlebot、Bingbot 沒被列入這份清單，傳統搜尋不受影響，但 Bing 的資料會餵給部分 AI 產品，沒辦法單靠 robots.txt 完全隔離——這種「規則表面上看起來乾淨、實際上還是有滲透路徑」的細節，正是這類技術文件容易漏掉的地方。

完整的扣分明細也值得看一眼，示範了「量化分數」怎麼做到有憑有據，不是隨便估一個數字：缺 sitemap 扣 8 分、唯一的內部連結 404 扣 15 分、canonical 指向錯誤網域扣 5 分、缺 viewport 扣 6 分、缺 Open Graph/Twitter Card 扣 4 分、缺 JSON-LD 扣 4 分、缺安全標頭（CSP、X-Content-Type-Options、Referrer-Policy 這類）扣 5 分、缺 Cache-Control／壓縮扣 3 分、用預設 404 頁扣 2 分、AI 爬蟲覆蓋不足扣 8 分，總共扣 60 分，從 100 分變成 40 分。報告也老實註明：如果扣掉「純粹是本機開發伺服器造成、上線後會自動消失」的那幾項，內容層面的分數大概落在 60 分，提醒我上線後要重測一次才準。

這次稽核還意外抓到一個我自己沒注意到的真實 bug：首頁唯一的內部連結指向 /posts/architecture-notes，但伺服器上的檔案其實是 architecture-notes.html，連結少了副檔名，實測回應是 404。這不是我刻意埋的測試題，是搭測試頁面時手滑留下的真實疏漏——反而成了「這個工具真的有去點、去抓，不是憑空生成」的額外證明。報告裡的每一條問題後面都附著實際跑出來的 curl 指令與回應碼，不是空泛的「建議檢查一下」。

跟自己原本就會的比，差在哪裡

為了公平起見，我也在完全沒裝這個技能的情況下，請 Claude 用自己既有的知識對同一個網站做了一次一樣的稽核。結果老實說：基礎判斷幾乎一樣準——一樣正確分辨出 GPTBot 跟 OAI-SearchBot 是兩回事，一樣抓到 404 連結、缺 sitemap、canonical 指向錯誤網域這幾個問題。這說明現在的模型本身對 SEO 知識的掌握已經不差，不是裝了這個技能才「從不會變會」。

真正的差別在於交付的東西。沒裝技能那次，翻對話紀錄只看到三個單純的 curl 呼叫（抓 robots.txt、抓首頁、驗證那個 404 連結），「robots.txt 只是君子協定」這個結論是用既有知識直接斷言的，沒有真的用不同的 User-Agent 去打一次這台伺服器驗證；裝了技能那次，則是真的另外跑了 curl -A GPTBot 和 curl -A ClaudeBot 兩次，拿這台伺服器自己的實測結果去支撐同一個結論。裝了技能的版本還多做了三件事：給出一個可以拿來逐次追蹤進步的量化分數（40/100，附完整扣分明細）、生出兩份可以直接複製貼上的 robots.txt 範本而不是要你自己再組一次、以及把整份報告存成檔案方便之後比對。換句話說，這個技能補的不是「知不知道」，是「有沒有多做一步去證實」跟「產出的東西能不能直接拿去用」。

這對你有什麼用：怎麼選該用哪個指令

如果你自己維運部落格、Threads、newsletter 或個人品牌網站，這幾個情境可以直接對應到指令：

• 想知道網站有沒有基本的技術問題（連結壞掉、缺 sitemap、canonical 設錯、AI 爬蟲設定）→ /seo technical <url>，今天示範的就是這個。
• 只想看單一頁面夠不夠好（例如剛發的一篇文章）→ /seo page <url>，門檻最低，輸入一個網址就有完整輸出。
• 想知道內容會不會被 AI 搜尋（ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews）引用→ /seo geo <url>，這是這個工具標榜的「GEO 時代 SEO」賣點，技術部落格、知識型內容特別適合關心這塊。
• 下一篇文章還沒寫，想先有大綱和關鍵字方向→ /seo content-brief <主題>，會給逐段字數、關鍵字密度指引。
• 想檢查結構化資料（Rich Result）有沒有設對→ /seo schema <url>，規則明確，錯了就是錯了，很適合拿來核對。
• 想一次掃過整個網站，看優先順序該先修什麼→ /seo audit <url>，會自動派發適用的子技能（也包含前面列的免費技能），並誠實在報告裡標出哪些需要額外資料源（DataForSEO、Google API）的部分沒有資料可用，不會假裝有查到。
• 部署或改版前後，想知道有沒有不小心讓 SEO 退步→ /seo drift，概念上像是「SEO 版的 git diff」，先建一個基準點，之後再跑就會告訴你哪裡變差了，很適合接在發文或改版流程的最後一步。
• 想找出該寫哪些主題、怎麼把文章互相連結成一個完整的知識架構→ /seo cluster，用語意相似度把關鍵字分群、規劃 hub-and-spoke 式的內容架構，對經營個人品牌網站、長期寫作的人特別有用——先有架構，比想到哪寫到哪更不容易留下內容空缺。

實際使用時，一個合理的節奏是：平常寫新文章前先跑一次 /seo content-brief，發布後用 /seo page 快速檢查這一篇，累積到一定篇數後跑一次 /seo audit 抓全站層級的問題，改完東西之後用 /seo drift 確認沒有不小心讓分數倒退——不需要每天都跑全套，依照實際發文節奏安排就好。

幾個要注意的地方

• 輸出結尾固定附一段推廣文字（連到作者的 AI Marketing Hub 社群，分免費／付費方案）——這是它維持更新的商業模式，不影響稽核品質，使用前心裡有數即可。
• seo-backlinks 免費層靠的是 Common Crawl，爬取週期可能長達數月，拿到的反向連結數字可能不夠新。
• seo-cluster、seo-sxo、seo-content-brief 這類沒接 DataForSEO 時會退回用內建的 WebSearch，工具自己也會在輸出裡誠實標註「精確度降低」，不是悄悄用比較差的資料充數。
• localhost 這類非公開網址也有限制——sitemap_discovery.py 會直接拒絕非公開的 HTTP/HTTPS 網址，今天只能繞過去用 curl 手動驗證，真正要測完整功能（Core Web Vitals、HTTPS 檢查）還是得對著真實上線的網域跑。

跟前面幾天放在一起看

這系列前面二十天測的幾乎都是寫程式相關的技能，今天第一次踏進完全不同的領域，也剛好驗證了同一件事可以換不同形式重演：基礎判斷力，模型自己已經不差；工具真正加的分，是「有沒有多驗一次」「產出的東西能不能直接拿去用」。這個結論跟前面測 ui-test、grill-with-docs 時看到的模式是一致的——差別不在懂不懂，在有沒有把懂的東西，做成一份真的可以照著做的交付物。

明天想找一個完全不同的方向繼續測，這系列的候選清單還在累積。