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Agent Skill · 研究检索

algo-seo-technical(algo SEO technical 搜索)

algo-seo-technical 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-technical 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 45,253。

总安装 862周安装 17GitHub Stars 125下载 140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-technical(algo SEO technical 搜索)
来源仓库:https://github.com/asgard-ai-platform/skills
仓库路径:skills/algo-seo-technical
安装命令:
npx skills add https://github.com/asgard-ai-platform/skills --skill algo-seo-technical
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-technical

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-technical 聚焦核心网页指标(Core Web Vitals)诊断与优化。适用于解决 LCP、INP、CLS 不达标问题以提升用户体验和 SEO 排名的场景。基于真实用户数据(CrUX)测量,目标值为 LCP<2.5s、INP<200ms、CLS<0.1。

安装需从指定仓库获取,使用前请确认是否具备前端资源修改权限。不处理内容相关性或外链质量,专责技术性性能指标改善。

来源仓库内路径:skills/algo-seo-technical

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-tec…;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-technical 怎么安装?

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

algo-seo-technical 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-technical 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-technical 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-technical 用的人多吗?

公开数据是累计安装 862 次,近一周安装 17 次,下载 140 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-technical 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

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。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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-technical

algo SEO technical 搜索 · 本页

862125需要联网未明确有提醒

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

Core Web Vitals Optimization

Overview

Core Web Vitals are Google's page experience metrics: LCP (loading), INP (interactivity), and CLS (visual stability). Measured on real user data (CrUX). Pass thresholds: LCP < 2.5s, INP < 200ms, CLS < 0.1.

When to Use

Trigger conditions:

  • Diagnosing why a site fails Core Web Vitals assessment
  • Optimizing page load performance for SEO
  • Reducing layout shift or improving interactivity

When NOT to use:

  • When the issue is content relevance, not speed (use content SEO)
  • When analyzing link authority (use PageRank / backlink analysis)

Algorithm

IRON LAW: CrUX Field Data Is the Source of Truth
Lab scores (Lighthouse) that pass can still FAIL in the field.
Google ranks based on REAL USER data (75th percentile):
- LCP < 2.5s (Good), 2.5-4.0s (Needs Improvement), > 4.0s (Poor)
- INP < 200ms (Good), 200-500ms (Needs Improvement), > 500ms (Poor)
- CLS < 0.1 (Good), 0.1-0.25 (Needs Improvement), > 0.25 (Poor)

Phase 1: Input Validation

Collect field data from CrUX API or Search Console. Run Lighthouse for lab baseline. Identify which metrics fail. Gate: Have both field and lab data; failing metrics identified.

Phase 2: Core Algorithm

LCP fixes: 1. Optimize largest element (hero image/text). 2. Preload critical resources. 3. Reduce server response time (TTFB). 4. Eliminate render-blocking resources.

INP fixes: 1. Break long tasks (> 50ms) into smaller chunks. 2. Reduce JavaScript execution time. 3. Use requestIdleCallback for non-critical work. 4. Minimize main thread blocking.

CLS fixes: 1. Set explicit dimensions on images/videos. 2. Reserve space for ads/embeds. 3. Avoid inserting content above existing content. 4. Use CSS contain for dynamic elements.

Phase 3: Verification

Re-run Lighthouse, deploy, then monitor CrUX for 28-day rolling average improvement. Gate: Lab scores pass; await field data confirmation (28-day cycle).

Phase 4: Output

Return audit results with specific fix recommendations prioritized by impact.

Output Format

{
  "audit": {"lcp": {"value_ms": 3200, "status": "poor", "element": "hero-image.jpg", "fixes": ["preload", "compress"]}},
  "metadata": {"url": "...", "data_source": "crux", "device": "mobile"}
}

Examples

Sample I/O

Input: URL with LCP=4.1s, CLS=0.32, INP=150ms Expected: LCP and CLS flagged as poor; INP passes. Fix priorities: CLS (image dimensions) → LCP (hero image preload)

Edge Cases

InputExpectedWhy
SPA with client renderingHigh LCP likelyNo server-rendered content for LCP element
Page with adsHigh CLS likelyAd slots inject content dynamically
All metrics pass in labMay still fail fieldReal devices on slow networks differ from lab

Gotchas

  • Lab vs field gap: Lighthouse runs on a simulated fast device. Real users on 3G with old phones produce very different numbers.
  • LCP element changes: The LCP element can differ across page loads (image vs text). Optimize for the MOST COMMON LCP element, not just one.
  • CLS attribution: Layout shifts are blamed on the element that moved, but the CAUSE is often an element inserted above it. Trace the cause, not the symptom.
  • INP replaced FID: As of March 2024, INP replaces FID. Old references to FID are outdated.
  • 28-day lag: CrUX uses a 28-day rolling window. Fixes take up to a month to reflect in field data.

References

  • For element-specific optimization techniques, see references/optimization-techniques.md
  • For CrUX API usage and monitoring setup, see references/crux-monitoring.md

平台分布

Codex

33.22%
按下载量换算47

Claude

30.9%
按下载量换算43

Cursor

19.47%
按下载量换算27

Gemini CLI

8.15%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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