Community코딩 & 개발github.com

블로그 분석기 – 품질 감사 및 점수

블로그 게시물을 5개 항목(콘텐츠 품질, SEO, E-E-A-T, 기술 요소, AI 인용 준비도)에 걸쳐 0~100점 척도로 평가하고 우선순위별 개선 권장사항을 제공합니다. AI 콘텐츠 탐지 분석도 포함합니다. 로컬 파일이나 게시된 URL 모두 지원합니다.

블로그 분석기 – 품질 감사 및 점수란 무엇인가요?

블로그 분석기는 개발자와 콘텐츠 제작자가 블로그 게시물의 품질을 심층 감사하고 점수를 부여할 수 있도록 설계된 AI 에이전트 스킬입니다. 5개 주요 항목(콘텐츠 품질 30점, SEO 25점, E-E-A-T 신호 15점, 기술 요소 15점, AI 인용 준비도 15점)으로 구성된 100점 만점 체계를 사용합니다. 또한 burstiness(문장 길이 분산), 알려진 AI 문구 감지, 어휘 다양성(TTR)을 분석하여 AI 생성 콘텐츠 위험을 평가합니다. Cursor, Claude Code, Codex와 같은 플랫폼에서 사용할 수 있으며, 로컬 파일, URL, 디렉터리 배치 모드를 지원합니다. 결과는 상세 마크다운 보고서, 기계 판독 가능한 JSON, 또는 간결한 테이블 형식으로 내보낼 수 있습니다. 깃허브 액션이나 CI/CD 파이프라인에 통합하거나 `/blog rewrite` 명령어로 자동 최적화하는 데 적합합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/AgriciDaniel/claude-blog/tree/main/skills/blog-analyze

Installed? Explore more 코딩 & 개발 skills: steipete/bluebubbles, steipete/eightctl, steipete/blucli · View all 6 →

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

블로그 분석기 – 품질 감사 및 점수은(는) 무엇을 하나요?

블로그 게시물을 5개 항목에 걸쳐 0~100점 척도로 평가하고 우선순위별 개선 권장사항을 제공합니다. AI 콘텐츠 탐지 분석도 포함합니다. 로컬 파일이나 게시된 URL 모두 지원합니다.

참고 문서:

  • references/quality-scoring.md – 전체 채점 체크리스트
  • references/eeat-signals.md – E-E-A-T 평가 기준

입력 처리

  • 로컬 파일: 파일을 직접 읽기
  • URL: WebFetch로 가져와서 내용 추출
  • 디렉터리: 블로그 파일 스캔 후 모두 감사 (배치 모드)
  • 플래그: --format json|table, --batch, --sort score

점수 매기기 프로세스

1단계: 내용 추출

블로그 게시물을 읽고 다음을 추출:

  • 프론트매터 (제목, 설명, 날짜, lastUpdated, 저자, 태그)
  • 제목 구조 (H1, H2, H3 계층)
  • 단락 개수 및 단락별 단어 수
  • 통계 (출처 유무를 포함한 숫자 주장)
  • 이미지 (개수, alt 텍스트 유무, 형식)
  • 차트/SVG (개수, 유형 다양성)
  • 링크 (내부, 외부, 깨진 링크)
  • FAQ 섹션 유무
  • 스키마 마크업 (현재 유형)
  • 메타 태그 (제목, 설명, OG 태그, 트위터 카드)
  • 문장 길이 (burstiness 분석용)
  • 어휘 토큰 (다양성 점수용)

2단계: 각 항목 점수 매기기

references/quality-scoring.md 파일을 불러와 전체 체크리스트를 확인합니다. 각 항목을 점수 매깁니다:

콘텐츠 품질 (30점)

체크 항목점수통과 기준
깊이/포괄성7주제를 철저히 다루고 주요 누락 없음
가독성 (Flesch 60-70)7Flesch 60-70 이상적, 55-75 허용; 학년 7-8; Gunning Fog 7-8
독창성/고유 가치 표지5독창적 데이터, 사례 연구, 직접 경험
문장 및 단락 구조4평균 문장 15-20단어, 20단어 초과 ≤25%; 단락 40-80단어; H2는 200-300단어마다
참여 요소4요약 상자, 강조 표시, 다양한 콘텐츠 블록. 허용: "TL;DR", "Key Takeaways", "The Bottom Line", "What You'll Learn", "At a Glance", "In Brief"
문법/안티패턴3수동태 ≤10%, AI 트리거 단어 ≤5/1K, 전환 단어 20-30%, 깔끔한 산문

가독성 대역 (페르소나별 적용, 기본값 사용 가능):

독자층Flesch 학년Flesch 난이도점수 영향
일반 소비자6-860-80범위 내이면 만점
전문가8-1050-60범위 내이면 만점
기술 전문가10-1230-50범위 내이면 만점
기본값 (페르소나 없음)7-860-70현재 점수 방식 유지

콘텐츠 명확성은 AI 인용 가능성의 #2 요인입니다 (+32.83% 점수 차이). 미국 성인 평균 독서 수준은 7~8학년입니다.

SEO 최적화 (25점)

체크 항목점수통과 기준
키워드 포함 제목 계층5H1 -> H2 -> H3, 건너뛰기 없음, 2~3개 제목에 키워드 포함
제목 태그 (40-60자, 키워드, 파워 워드)4키워드 앞부분 배치, 긍정적 감성
키워드 배치/밀도4자연스러운 통합, 스터핑 금지, 처음 100단어 이내
내부 링크 (3-10개 맥락적)4설명적 앵커 텍스트, 양방향
URL 구조3짧고, 키워드 풍부, 불용어 없음, 소문자
메타 설명 (150-160자, 통계)3사실 중심, 통계 포함
외부 링크 (tier 1-3)2권위 있는 출처로 3-8개 아웃바운드 링크

E-E-A-T 신호 (15점)

체크 항목점수통과 기준
저자 표시 (이름 포함, 약력 포함)4실명, 자격 증명, 판매 톤 금지
출처 인용 (tier 1-3, 인라인)48개 이상 고유 통계, 조작 0건
신뢰 지표4연락처 페이지, 소개 페이지, 편집 정책
경험 신호3"When we tested...", 독창적인 사진/데이터

기술 요소 (15점)

체크 항목점수통과 기준
스키마 마크업 (3+ 유형 = 보너스)4BlogPosting + FAQ + Person 최소
이미지 최적화3AVIF/WebP, 설명적 alt 텍스트, LCP 제외 지연 로딩
구조화된 데이터 요소2표, 목록, 비교 블록
페이지 속도 신호2LCP < 2.5s, 렌더링 차단 JS 없음
모바일 친화성2반응형, 탭 대상 48px+
OG/소셜 메타 태그2og:title, og:description, og:image, twitter:card

AI 인용 준비도 (15점)

체크 항목점수통과 기준
문단 수준 인용 가능성 (120-180단어)4통계 + 출처를 포함한 독립 섹션
Q&A 형식 섹션3H2의 60-70%가 질문 형태, FAQ 존재
개체 명확성3모호하지 않은 주제 개체, 일관된 용어
추출용 콘텐츠 구조3답변 우선, thead가 있는 표, 비교 형식
AI 크롤러 접근성2SSR/SSG, JS 차단 콘텐츠 없음

3단계: AI 콘텐츠 탐지

게시물의 AI 생성 콘텐츠 위험을 분석합니다:

Burstiness 점수 (문장 길이 분산):

  • 게시물 전체 문장 길이의 표준 편차 계산
  • 인간 글쓰기: 높은 분산 (짧고 임팩트 있는 문장 + 길고 복잡한 문장)
  • AI 글쓰기: 낮은 분산 (일관된 중간 길이 문장)
  • 점수: 0-10 척도 (10 = 매우 인간스러운 burstiness)

알려진 AI 문구 탐지 – 다음 17개 문구의 발생 횟수 기록:

  1. "It's important to note"
  2. "In today's digital landscape"
  3. "Delve into"
  4. "Navigating the complexities"
  5. "Let's explore"
  6. "Furthermore"
  7. "In conclusion"
  8. "It is worth mentioning"
  9. "Embark on"
  10. "Cutting-edge"
  11. "Leverage" (동사, 비금융 맥락)
  12. "Game-changer"
  13. "Revolutionize"
  14. "Streamline"
  15. "Harness the power"
  16. "Dive deep"
  17. "Unlock the potential"
  18. 엠 대시(-) – 모든 인스턴스 카운트, AI 글쓰기 패턴으로 플래그

어휘 다양성 (Type-Token Ratio):

  • 고유 단어 / 전체 단어 계산
  • 인간 글쓰기: 장문에서 TTR 일반적으로 0.4-0.6
  • AI 글쓰기: TTR 종종 0.35 미만 (반복적 어휘)

AI 콘텐츠 위험 평가:

  • 결합된 신호를 바탕으로 AI 확률 > 50%인 경우 플래그
  • 플래그를 유발한 특정 구절 제공
  • 인간화 권장: 개인적인 일화, 다양한 문장 리듬, 도메인 전문 용어

4단계: 등급 결정

점수등급조치
90-100탁월그대로 발행, 최고 콘텐츠
80-89강력약간의 다듬기, 발행 준비 완료
70-79수용 가능목표 개선 필요
60-69기준 미달상당한 재작업 필요
< 60재작성근본적 문제, 개요부터 시작

5단계: 보고서 생성

기본 출력 형식 (Markdown):

## 블로그 품질 보고서: [제목]

**점수: [X]/100** -- [등급]

### 항목별 점수
| 항목 | 점수 | 최대 | 비고 |
|------|------|------|------|
| 콘텐츠 품질 | X | 30 | [1줄 요약] |
| SEO 최적화 | X | 25 | [1줄 요약] |
| E-E-A-T 신호 | X | 15 | [1줄 요약] |
| 기술 요소 | X | 15 | [1줄 요약] |
| AI 인용 준비도 | X | 15 | [1줄 요약] |
| **합계** | **X** | **100** | |

### AI 콘텐츠 위험
- **Burstiness 점수**: [X]/10 ([인간적 / 보통 / 단조로움])
- **탐지된 AI 문구**: [N] ([발견된 문구 목록])
- **어휘 다양성 (TTR)**: [X] ([높음 / 수용 가능 / 낮음])
- **AI 확률**: [X]% -- [문제 없음 / 검토 권장 / 높은 위험]
- **플래그된 구절**: [해당되는 경우 단조롭거나 공식적인 섹션 인용]

### 발견된 문제

#### 심각 (반드시 수정)
- [ ] [문제 위치 및 수정 방법]

#### 높은 우선순위
- [ ] [문제 위치 및 수정 방법]

#### 중간 우선순위
- [ ] [문제 위치 및 수정 방법]

#### 낮은 우선순위
- [ ] [문제 위치 및 수정 방법]

### 빠른 통계
- 단어 수: [N]
- 단락: [N] (X개는 150단어 초과)
- H2 섹션: [N] (X개는 질문 형식, X개는 답변 우선 형식)
- 통계: [N] 출처 포함 / [N] 출처 미포함
- 이미지: [N] (X개는 alt 텍스트 있음, 형식: ...)
- 차트: [N] (유형: ...)
- 내부 링크: [N]
- 외부 링크: [N] (티어 분류: ...)
- 스키마 유형: [목록]
- OG/소셜 태그: [있음/없음]

### 권장 조치
1. [가장 영향력 있는 수정 -- 심각 항목 우선]
2. [두 번째로 영향력 있는 수정]
3. [세 번째]

`/blog rewrite <file>` 명령어를 실행하여 이러한 최적화를 자동으로 적용하세요.

내보내기 형식

기본: 마크다운 보고서

위에 표시된 표준 상세 보고서입니다.

JSON 내보내기 (--format json)

CI/CD 또는 대시보드와 통합하기 위한 기계 판독 가능 출력:

{
  "file": "post.md",
  "title": "...",
  "score": 78,
  "rating": "Acceptable",
  "categories": {
    "content_quality": { "score": 22, "max": 30 },
    "seo_optimization": { "score": 18, "max": 25 },
    "eeat_signals": { "score": 12, "max": 15 },
    "technical_elements": { "score": 13, "max": 15 },
    "ai_citation_readiness": { "score": 13, "max": 15 }
  },
  "ai_detection": {
    "burstiness": 6.2,
    "ai_phrases_found": ["Furthermore", "Let's explore"],
    "ttr": 0.44,
    "ai_probability": 32
  },
  "issues": {
    "critical": [],
    "high": [],
    "medium": [],
    "low": []
  }
}

테이블 내보내기 (--format table)

빠른 검토를 위한 간결한 요약:

File            | Score | Rating     | Content | SEO | EEAT | Tech | AI-Ready | AI Risk
post.md         |    78 | Acceptable |   22/30 | 18/25 | 12/15 | 13/15 |    13/15 |    32%

배치 모드

디렉터리가 주어지거나 --batch 플래그가 사용되면 블로그 파일을 스캔하고 요약 테이블을 생성합니다. --sort score를 사용하여 점수순으로 정렬합니다 (기본 오름차순).

## 블로그 감사 요약: 분석된 게시물 [N]개

| 파일 | 점수 | 등급 | 콘텐츠 | SEO | EEAT | 기술 | AI 준비 | AI 위험 | 최상위 문제 |
|------|------|------|--------|-----|------|------|---------|---------|-------------|
| post-1.md | 85 | Strong | 26/30 | 20/25 | 13/15 | 14/15 | 12/15 | 18% | OG 태그 누락 |
| post-2.md | 42 | Rewrite | 10/30 | 8/25 | 5/15 | 9/15 | 10/15 | 71% | 12개 조작 통계 |
| post-3.md | 71 | Acceptable | 20/30 | 16/25 | 10/15 | 12/15 | 13/15 | 25% | 답변 우선 없음 |

### 우선순위 큐 (가장 낮은 점수 순)
1. post-2.md (42) -- 전체 재작성 필요, 높은 AI 콘텐츠 위험
2. post-3.md (71) -- 답변 우선 형식 + 통계 필요
3. post-1.md (85) -- OG 태그 추가, 약간의 다듬기

가장 낮은 점수부터 `/blog rewrite <file>` 명령어를 각각 실행하세요.

Individual skills in this repo

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

관련 스킬