Communitygithub.com

SEO

Auditar, planificar e implementar mejoras SEO en SEO técnico, optimización on-page, datos estructurados, Core Web Vitals y estrategia de contenido.

¿Qué es SEO?

Esta habilidad permite a un agente de IA auditar, planificar y ejecutar mejoras de SEO (Search Engine Optimization) de manera integral. Cubre desde la corrección de bloqueos técnicos como la rastreabilidad e indexabilidad, hasta la optimización de elementos on-page como títulos, meta descripciones y estructura de encabezados. También incluye la implementación de datos estructurados (JSON-LD), mejora de Core Web Vitals (LCP, INP, CLS), mapeo de palabras clave, enlazado interno y gestión de sitemaps/robots. Su enfoque se basa en principios de calidad a largo plazo, evitando patrones manipulativos. Es compatible con flujos de trabajo de desarrollo web, revisiones de código y estrategias de contenido, proporcionando recomendaciones específicas por página y accionables.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/seo

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

¿Qué hace SEO?

Mejora la visibilidad en buscadores a través de la corrección técnica, el rendimiento y la relevancia del contenido, sin trucos.

Cuándo Usarlo

Usa esta habilidad cuando:

  • audites rastreabilidad, indexabilidad, canónicos o redirecciones
  • mejores etiquetas title, meta descripciones y estructura de encabezados
  • añadas o valides datos estructurados
  • mejores Core Web Vitals
  • hagas investigación de palabras clave y las mapees a URLs
  • planifiques enlazado interno o cambios en sitemaps/robots

Cómo Funciona

Principios

  1. Corrige los bloqueos técnicos antes de optimizar el contenido.
  2. Una página debe tener una intención de búsqueda principal clara.
  3. Prefiere señales de calidad a largo plazo sobre patrones manipulativos.
  4. Las suposiciones mobile-first son importantes porque el índice es mobile-first.
  5. Las recomendaciones deben ser específicas por página y ejecutables.

Lista de verificación SEO técnico

Rastreabilidad

  • robots.txt debe permitir páginas importantes y bloquear superficies de bajo valor
  • ninguna página importante debe tener noindex de forma no intencionada
  • las páginas importantes deben ser alcanzables con una profundidad de clic baja
  • evita cadenas de redirección de más de dos saltos
  • las etiquetas canónicas deben ser autoconsistentes y sin bucles

Indexabilidad

  • el formato de URL preferido debe ser consistente
  • las páginas multilingües necesitan hreflang correcto si se usa
  • los sitemaps deben reflejar la superficie pública prevista
  • no deben competir URLs duplicadas sin control canónico

Rendimiento

  • LCP < 2.5s
  • INP < 200ms
  • CLS < 0.1
  • correcciones comunes: precargar assets hero, reducir trabajo que bloquea el renderizado, reservar espacio de layout, recortar JS pesado

Datos estructurados

  • página de inicio: esquema de organización o negocio cuando corresponda
  • páginas editoriales: Article / BlogPosting
  • páginas de producto: Product y Offer
  • páginas interiores: BreadcrumbList
  • secciones de preguntas: FAQPage solo cuando el contenido realmente coincide

Reglas On-Page

Etiquetas title

  • apunta aproximadamente a 50-60 caracteres
  • coloca la palabra clave o concepto principal cerca del inicio
  • haz que el título sea legible para humanos, no relleno para bots

Meta descripciones

  • apunta aproximadamente a 120-160 caracteres
  • describe la página honestamente
  • incluye el tema principal de forma natural

Estructura de encabezados

  • un H1 claro
  • H2 y H3 deben reflejar la jerarquía real del contenido
  • no saltes niveles de estructura solo por estilo visual

Mapeo de palabras clave

  1. define la intención de búsqueda
  2. recopila variantes realistas de palabras clave
  3. prioriza por coincidencia de intención, valor probable y competencia
  4. asigna una palabra clave/tema principal a una URL
  5. detecta y evita la canibalización

Enlazado interno

  • enlaza desde páginas fuertes hacia páginas que quieras posicionar
  • usa texto de anclaje descriptivo
  • evita anclas genéricas cuando sea posible una más específica
  • añade enlaces desde páginas nuevas a páginas existentes relevantes

Ejemplos

Fórmula de título

Tema Principal - Modificador Específico | Marca

Fórmula de meta descripción

Acción + tema + propuesta de valor + un detalle de apoyo

Ejemplo JSON-LD

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "Título de la página aquí",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Nombre del autor"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "Nombre de la marca"
  }
}

Forma de salida de auditoría

[ALTA] Etiquetas title duplicadas en páginas de producto
Ubicación: src/routes/products/[slug].tsx
Problema: Los títulos dinámicos se colapsan en la misma cadena por defecto, lo que debilita la relevancia y crea señales duplicadas.
Solución: Genera un título único por producto usando el nombre del producto y la categoría principal.

Anti-Patrones

Anti-patrónSolución
relleno de palabras claveescribe primero para los usuarios
páginas finas casi duplicadasconsolídalas o diferéncialas
esquema para contenido que realmente no está presentehaz coincidir el esquema con la realidad
consejos de contenido sin revisar la página reallee la página real primero
salidas genéricas de "mejorar SEO"vincula cada recomendación a una página o recurso

Habilidades Relacionadas

  • seo-specialist
  • frontend-patterns
  • brand-voice
  • market-research

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills relacionados