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Agent Skill · 研究检索

algo-seo-schema(algo SEO schema 搜索)

algo-seo-schema 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

algo-seo-schema 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 59,803。

总安装 376周安装 16GitHub Stars 125下载 132核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:algo-seo-schema(algo SEO schema 搜索)
来源仓库:https://github.com/asgard-ai-platform/skills
仓库路径:skills/algo-seo-schema
安装命令:
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-seo-schema
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-seo-schema

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

algo-seo-schema 提供 Schema.org 结构化数据标记支持,助力富媒体搜索结果展现。适用于添加产品卡片、FAQ 区块或事件信息以提升点击率的任务。实现方式为静态标记插入,不影响页面加载性能,复杂度为常数级。通过 GitHub 安装,使用前应验证是否支持 JSON-LD 格式输出。

不涉及内容优化或速度调整,仅增强搜索引擎对页面的理解维度。

来源仓库内路径:skills/algo-seo-schema

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-seo-sch…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

algo-seo-schema 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-seo-schema。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

algo-seo-schema 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

algo-seo-schema 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

algo-seo-schema 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

algo-seo-schema 用的人多吗?

公开数据是累计安装 376 次,近一周安装 16 次,下载 132 次,GitHub 125 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

algo-seo-schema 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
algo-seo-schema

algo SEO schema 搜索 · 本页

376125需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Schema.org Structured Data

Overview

Schema.org structured data provides machine-readable page context to search engines via JSON-LD. Enables rich results (stars, FAQs, breadcrumbs, product cards) in SERPs. Implementation is O(1) per page — it's a markup task, not computational.

When to Use

Trigger conditions:

  • Adding rich snippet eligibility to web pages
  • Implementing product, article, FAQ, HowTo, or event markup
  • Debugging Google Search Console structured data errors

When NOT to use:

  • When optimizing page content or keywords (use content SEO)
  • When improving page speed (use Core Web Vitals optimization)

Algorithm

IRON LAW: Schema Markup Must MATCH Visible Content
Marking up content that users can't see violates Google guidelines
and risks manual penalties. Every structured data field must
correspond to content visible on the page.

Phase 1: Input Validation

Identify page type (Article, Product, FAQ, HowTo, Event, etc.). Map visible content to required and recommended schema properties. Gate: Page type identified, all required properties have visible content.

Phase 2: Core Algorithm

  1. Select the correct Schema.org type from the vocabulary
  2. Map page content to schema properties (name, description, image, etc.)
  3. Build JSON-LD object with @context and @type
  4. Handle nested types (e.g., Product contains Offer contains Price)
  5. Place JSON-LD in <script type="application/ld+json"> in <head>

Phase 3: Verification

Validate with Google Rich Results Test. Check: no errors, all required fields present, no mismatch with visible content. Gate: Passes Google Rich Results Test with zero errors.

Phase 4: Output

Return complete JSON-LD markup ready for insertion.

Output Format

{
  "schema": {"@context": "https://schema.org", "@type": "Product", "name": "...", "offers": {"@type": "Offer", "price": "29.99", "priceCurrency": "TWD"}},
  "validation": {"errors": 0, "warnings": 1, "eligible_rich_results": ["Product snippet"]}
}

Examples

Sample I/O

Input: FAQ page with 3 questions and answers Expected: FAQPage schema with 3 Question/Answer pairs in JSON-LD

Edge Cases

InputExpectedWhy
Page with no clear typeUse WebPage as fallbackMost generic valid type
Multiple schemas neededArray of JSON-LD objectsOne page can have multiple types
Missing required fieldError, do not generateIncomplete schema hurts more than none

Gotchas

  • Required vs recommended: Google requires certain fields per type. Missing required fields = schema ignored entirely. Check documentation per type.
  • Nesting depth: Deeply nested schemas (Product > Offer > Seller > Address) are error-prone. Validate each nesting level.
  • Schema spam: Adding schema for content not on the page (fake reviews, unavailable prices) triggers manual actions.
  • Type specificity: Use the most specific type available. "Article" is better than "WebPage"; "NewsArticle" is better than "Article" for news content.
  • Testing gap: Google Rich Results Test shows what Google sees, but not all valid schema triggers rich results. Eligibility ≠ guarantee of display.

References

  • For complete property reference by type, see references/type-properties.md
  • For common validation errors and fixes, see references/validation-errors.md

平台分布

Codex

37.74%
按下载量换算50

Claude

26.49%
按下载量换算35

Cursor

20.02%
按下载量换算26

Gemini CLI

8.6%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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