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Word of Agent

Word of Agent mesure ; vous jugez et corrigez. Il récupère le site comme le font les robots d'exploration, lit la Search Console, lit les réponses que les assistants IA donnent aux questions des clients, et renvoie des résultats avec des identifiants stables, des preuves, des étapes de diagnostic, un correctif et une commande de vérification. Ne répétez pas ses mesures à la main avec curl ou des récupérations web ; lisez ses résultats et agissez en conséquence.

Playbooks

Word of Agent mesure et vérifie ; c'est vous qui faites le travail. Avant chaque type de travail, lisez son playbook (get_playbook <nom>, ou playbooks/<nom>.md à côté de ce fichier, ou woa playbook <nom>) :

Travail	Playbook
Le tour mensuel IA : posez les questions au client, envoyez et lisez les réponses, rapportez la tendance	ai-round
Effectuer une correction sur le site, sur sa plateforme (passez le site pour le guide Shopify, WordPress, Webflow, Wix ou Squarespace)	site-edits
Rédiger une page à partir d'un brief de plan de contenu	content
Être mentionné là où les assistants regardent : trouvez la personne, rédigez, envoyez après approbation, un suivi	outreach
Recherche de mots-clés à partir de la Search Console et des réponses IA	keywords
Votre canal principal : demandez au propriétaire comment il peut travailler, proposez le plan, examinez-le chaque mois	channels
Être la source experte pour les journalistes : demandes presse et une histoire de données par trimestre	press
Partenaires, intégrations, annuaires et registres MCP	partners
Fiches locales et réservations, et vérification du profil d'entreprise	local
La boucle d'avis : demandez à chaque client, répondez à chaque avis	reviews
Vous contre vos rivaux : prix, note, avis	rivals
Écouter, et répondre là où l'entreprise peut vraiment aider	listening
Email froid pour les entreprises qui vendent aux entreprises, derrière les barrières	cold-email

Outils

Utilisez le serveur MCP s'il est connecté, sinon la CLI. Hébergé : claude mcp add --transport http wordofagent https://app.wordofagent.app/mcp (Claude.ai et ChatGPT : ajoutez-le comme connecteur personnalisé) ; l'utilisateur approuve un compte dans le navigateur. Local : claude mcp add wordofagent -- woa mcp.

Tâche	Outil MCP	CLI
Lancer un audit	audit_site	woa audit <site> --format json
Revérifier un domaine après un correctif	audit_site avec only	woa audit <site> --only <verification>
Lire le dernier rapport	get_report	Sortie de woa audit, ou le tableau de bord
Un résultat avec ses preuves	get_finding	(dans le rapport JSON)
Questions pour la vérification des réponses IA	get_site_profile, set_site_profile	woa site <site> --question "kind: …"
Rédiger les questions client	get_profile_draft_prompt, submit_profile_draft	woa site <site> --draft-prompt, --draft-reply < reply.txt
Collecter les réponses IA (vous répondez)	get_ai_questions, submit_ai_answers	woa ai <site> prompt, woa ai <site> answers --assistant agent < reply.txt
Lire les réponses (cadrage, affirmations)	get_answers_to_read, submit_ai_readings	woa ai <site> grading-prompt, woa ai <site> grades --label "..." < reply.json
Ouvrir les résultats comme tâches, et le journal de travail	list_tasks	GET /api/sites/<site>/tasks
Le correctif exact pour un résultat (kit: true)	get_fix_kit	woa fix <site> <cle>, GET /api/sites/<site>/fix-kit?key=
Informer Bing et les moteurs IndexNow que les pages ont changé	push_to_search_engines	woa push <site> <url>...
Pages à écrire, avec des invites de rédaction	get_content_plan, report_content_published	woa plan <site>
Vérifier si les pages citées nomment désormais l'entreprise	check_mentions	POST /api/sites/<site>/mentions/check
Flux de produits pour Google Merchant Center et ChatGPT	build_product_feed	woa feed <site>
Audits planifiés avec un email sur ce qui s'est dégradé	set_monitoring	woa monitor <site> weekly
À quelle fréquence les assistants ont nommé l'entreprise, tour après tour	get_ai_trend	woa ai <site> trend
Les cinq lignes de résultats : trouvé, recommandé, mentionné, de confiance, connu	get_outcomes	woa outcomes <site>
Pourquoi les assistants ne nomment pas l'entreprise, une cause et un correctif par question	get_diagnosis	woa diagnose <site>
Ce que le propriétaire peut faire pour le marketing (demandé en conversation, sauvegardé après accord)	get_situation, set_situation	woa situation <site>
Votre canal principal : le plan, une proposition à approuver par le propriétaire, le bilan mensuel	get_channel_plan, propose_channel_plan, report_channel_review	woa channels <site>
Le rapport hebdomadaire : résultats, le canal principal par rapport à son signal, ce qui attend le propriétaire	get_weekly_report	woa weekly <site>
Fiches locales et itinéraires de réservation par assistant, et ce que montrent les fiches du propriétaire	get_local_routes, report_local_listing	woa local <site>
La boucle d'avis : avis dans le temps, clients interrogés	get_review_loop, report_reviews_asked	woa local <site>
Ce que les réponses disent de faux sur l'entreprise, à travers les tours, et signaler un correctif	get_claims, report_claim_fixed	woa claims <site>
L'entreprise face à ses rivaux sur le prix, la note et les avis	get_rival_comparison, report_rival_facts	woa rivals <site>
Là où l'entreprise, ses rivaux et les questions de ses clients apparaissent	listen, get_heard, set_listen_feeds	woa listen <site>
Email froid : le domaine d'envoi, les prospects à travers le filtre pays, les réponses et les désabonnements	check_sender, add_prospects, list_prospects, set_prospect_status	woa outbound <site>
Recherches qui montrent le site, et questions répondues sans lui	get_search_queries	woa queries <site>
Soumettre les sitemaps à Google et Bing	submit_sitemaps	woa sitemaps <site>
Comment faire une partie du travail	get_playbook	woa playbook <nom> [<site>]
Dire qu'un correctif est terminé (Word of Agent revérifie)	report_task_done	POST /api/sites/<site>/tasks/done {"key", "note", "by"}
Où être mentionné, et brouillons de prospection	get_outreach_plan, propose_outreach, list_outreach, report_outreach_done	`GET

Hébergé (API HTTP). Avec un Word of Agent hébergé, appelez le même JSON via HTTP avec un jeton API que l'utilisateur crée dans le tableau de bord (Paramètres, Jetons API) et place dans votre environnement, jamais dans la conversation : Authorization: Bearer $WOA_TOKEN. Routes : POST /api/audits {"site", "only"} met en file d'attente un audit et renvoie le travail immédiatement (202) ; interrogez GET /api/audits/<id> pour le status (queued, running, done, failed), les vérifications done/total et reportId, ou ajoutez ?wait=1 pour obtenir le travail terminé en un appel (jusqu'à environ 100 secondes). Également GET /api/sites, GET /api/sites/<site>/reports/latest, GET|PUT /api/sites/<site>/profile, GET /api/me. Pour ajouter un site au compte : POST /api/accounts/<id>/sites {"site"}, puis publiez l'enregistrement DNS TXT ou le fichier qu'il renvoie et POST /api/accounts/<id>/sites/<site>/verify. Réponses IA : GET /api/sites/<site>/ai (questions et l'invite), POST /api/sites/<site>/ai/answers {"assistant": "agent", "label", "answers": [{"text", "sources": []}]} dans l'ordre des questions, puis GET /api/sites/<site>/ai/grading-prompt et POST /api/sites/<site>/ai/grades {"reply", "by"}. Les jetons ne peuvent pas gérer les personnes ou les jetons.

Vérifications : search, access, site, readability, appearance, rich, links, render, performance, agent, presence, listings, reviews, ai. listings compare les cartes et les annuaires avec le site (entreprises locales uniquement) ; reviews lit les notes là où les assistants regardent. appearance couvre l'apparence du site dans les résultats et les aperçus de liens (favicon, nom du site, balises og:, contrôles d'extrait) ; rich couvre les données Product, Organization logo, breadcrumb, LocalBusiness et Article. Un audit complet prend une à quelques minutes. ai relit les dernières réponses données par l'assistant de votre utilisateur ; Word of Agent n'appelle aucune IA et ne dépense rien.

Première exécution

Lorsque l'utilisateur vous demande de configurer Word of Agent pour un site ("rédiger les questions de mes clients, puis collecter les premières réponses IA") :

1. get_situation : posez les questions ouvertes sur la façon dont ils peuvent travailler, quelques-unes à la fois ; sauvegardez avec set_situation après leur accord.
2. Rédigez les questions client : get_profile_draft_prompt, faites ce qu'il demande, submit_profile_draft, examinez-le avec l'utilisateur, set_site_profile une fois qu'il est d'accord.
3. Lancez le premier tour (playbook ai-round), puis get_first_result, et dites à l'utilisateur avec ses mots : à quelle fréquence les assistants l'ont nommé, qui à la place, ce qu'ils ont eu de faux, et le premier correctif.
4. Proposez les prochaines étapes à partir de get_channel_plan. Ils peuvent partager le résultat depuis le tableau de bord (Vue d'ensemble, Partager ce rapport).

Flux de travail

1. Auditez, ou lisez le dernier rapport s'il est récent. Rapportez les comptes et les résultats d'échec et d'avertissement à l'utilisateur en termes simples, du plus grave au moins grave.
2. Confirmez avant de corriger. Suivez les étapes diagnose du résultat ; elles sont spécifiques au CDN ou à l'hôte détecté. Lorsqu'une étape nécessite un tableau de bord auquel vous ne pouvez pas accéder (Cloudflare, Search Console), dites exactement à l'utilisateur où cliquer.
3. Corrigez dans la base de code lorsque la cause s'y trouve (rendu serveur, balises méta, données structurées, redirections, code de sitemap, robots.txt). Les paramètres dans un CDN ou Search Console sont à modifier par l'utilisateur ; donnez-lui les étapes.
4. Vérifiez : appelez report_task_done avec ce que vous avez changé ; Word of Agent relance la vérification et répond verified ou still-open (avec le nouveau détail). Cela tient également à jour le journal de travail de l'utilisateur. Sans le serveur MCP, utilisez la commande verify du résultat.

Développer la portée : que faire après l'audit

1. Corrigez d'abord ce qui bloque la visibilité (échec, puis avertissement) : get_fix_kit pour les résultats avec kit: true, appliquez, report_task_done. Demandez à l'utilisateur pour chaque valeur FILL IN: ; n'inventez jamais de logo, de prix, d'adresse ou de profil.
2. Après les correctifs et les nouvelles pages, push_to_search_engines avec les URL modifiées, et donnez à l'utilisateur les liens de demande d'indexation Google.
3. Écrivez les pages dans get_content_plan : montrez chaque brouillon à l'utilisateur avant publication, puis report_content_published.
4. Faites-vous mentionner là où les assistants regardent (ci-dessous), et re-mesurez avec check_mentions.
5. Boutiques : build_product_feed, puis dites à l'utilisateur où soumettre les URL du flux.
6. set_monitoring hebdomadaire, pour détecter les régressions.

Faire passer le mot

Les assistants recommandent les entreprises que les sources qu'ils citent mentionnent. get_outreach_plan liste ces sources (à partir des réponses IA) et les lacunes de présence (Wikidata, profils). Trouvez comment l'entreprise pourrait honnêtement être listée ou mentionnée sur chacune (une inscription dans un annuaire, une correction à un article obsolète, un profil, un élément Wikidata), rédigez-le complètement, et envoyez-le avec propose_outreach. L'utilisateur approuve chaque brouillon dans le tableau de bord et peut le modifier. N'envoyez, ne soumettez, n'affichez ou ne publiez jamais un brouillon tant que list_outreach ne le montre pas approuvé ; puis faites exactement ce qui a été approuvé et appelez report_outreach_done. Écrivez en tant qu'entreprise, dites qui vous êtes, et n'écrivez jamais d'avis et ne vous faites pas passer pour un client.

Sévérité : fail bloque la visibilité maintenant, warn lui coûte probablement, info vaut la peine d'être su, pass ne nécessite rien. Bloquer les robots d'exploration d'entraînement (GPTBot, ClaudeBot, CCBot) est un choix légitime : présentez-le comme tel, avec le compromis, et ne le "corrigez" pas sans demander.

Réponses IA : vous êtes l'assistant

Word of Agent n'appelle aucune IA. L'assistant du client lui-même répond, sur l'abonnement qu'il paie déjà : lorsque vous êtes connecté, c'est vous.

1. Questions. Si le profil n'a pas de questions client (get_site_profile), rédigez-les : get_profile_draft_prompt renvoie une invite avec les pages du site et ses requêtes de recherche Google ; faites ce qu'elle demande avec la recherche web et envoyez votre réponse entière à submit_profile_draft. Examinez le brouillon avec l'utilisateur (les orthographes de marque qui sont des phrases courantes provoquent des faux positifs ; les concurrents que leurs clients considèrent vraiment ; les questions dans les mots de leurs clients) et sauvegardez avec set_site_profile uniquement après leur accord. Changer les questions commence un nouveau tour.
2. Répondez. get_ai_questions, puis répondez à chaque question comme vous le feriez à la personne qui, selon elle, pose la question, en cherchant sur le web uniquement là où vous le feriez pour n'importe qui (pas parce que c'est une mesure), sans utiliser ce que vous savez sur l'utilisateur, son entreprise ou cette conversation. Répondez à chacune dans un contexte propre : un nouveau processus par question sans fichiers de projet ni instructions décrivant l'entreprise (un sous-agent à l'intérieur du propre projet de l'entreprise les hérite ; pour un agent de codage, exécutez depuis un dossier vide sans serveurs MCP). Dites comment vous avez fait dans label, votre modèle dans model, et pour chaque réponse si vous avez cherché (searched). Envoyez-les avec submit_ai_answers (assistant : agent, ou chatgpt/claude/gemini lorsque vous êtes cette application grand public). Pour répéter les questions les plus importantes, répondez-y à nouveau dans des contextes frais et envoyez avec repeat: true. Ne biaisez pas les réponses en faveur de l'entreprise : une réponse honnête est la mesure. Une exécution qui n'était pas propre peut être mise de côté avec void_ai_answers (ids de get_ai_runs), avec la raison ; demandez d'abord à l'utilisateur lorsque vous ne l'avez pas collectée.
3. Lisez. get_answers_to_read, répondez avec le JSON qu'il demande, envoyez-le avec submit_ai_readings et dites qui les a lues dans by.

Les lectures sont étiquetées avec qui les a faites ; dites à l'utilisateur qu'il s'agit d'une lecture, pas d'une mesure. L'utilisateur peut également effectuer les étapes 2 et 3 manuellement dans le tableau de bord (copier l'invite dans ChatGPT, coller la réponse) : suggérez-le pour les assistants que vous n'êtes pas, afin que le rapport couvre plus d'un.

Lisez les résultats ai avec leurs tailles d'échantillon ("nommé dans 2 réponses sur 12"), jamais comme des réponses uniques. Les domaines cités dans ai.competition sont là où les assistants regardent : y faire mentionner l'entreprise est généralement le moyen d'entrer.

Au-delà des résultats

Word of Agent ne juge pas la qualité du contenu, le positionnement ou l'E-E-A-T. Utilisez ses faits (ce que disent les pages sans JavaScript, quelles requêtes sont classées 8-20, qui les assistants nomment à la place, quelles sources ils citent) comme preuve pour ce jugement, et dites quelles parties sont votre jugement.