Communitygithub.com

NickCrew/Claude-Cortex

Auditar arquivos HTML estáticos para SEO on-page, qualidade de conteúdo, sinais fáceis de desempenho e rastreabilidade. Esta habilidade deve ser usada quando o usuário pedir para revisar, auditar ou verificar o SEO de um ou mais arquivos HTML estáticos.

O que é Claude-Cortex?

O NickCrew/Claude-Cortex é uma habilidade especializada para agentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex) que permite realizar auditorias completas de SEO on-page em arquivos HTML estáticos. Ela combina um parser HTML desenvolvido apenas com a biblioteca padrão do Python (sem dependências externas), uma rubrica detalhada de SEO e um modelo de relatório de descobertas, tudo organizado para gerar saídas previsíveis e acionáveis. A habilidade é ideal para revisões de landing pages, artigos ou qualquer página HTML estática antes da publicação, e suporta auditorias de múltiplos arquivos ao mesmo tempo. Seu fluxo de trabalho inclui extração estruturada de sinais de SEO (como meta tags, headings, imagens, links, scripts e contagem de palavras), mapeamento desses sinais para uma rubrica com níveis de severidade (P0 a P3), verificação manual de cada descoberta antes de relatar (para evitar alucinações) e geração de um relatório consolidado por severidade. A habilidade não cobre fatores off-page (backlinks, autoridade de domínio), métricas de desempenho ao vivo (LCP, CLS, INP) ou arquivos fonte de geradores de site estático (Jekyll, Hugo, Astro, Next.js); para esses casos, ela recomenda ferramentas externas ou futuras habilidades específicas.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/NickCrew/Claude-Cortex/tree/HEAD/skills/html-seo-review

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Revisão de SEO em HTML

Visão Geral

Produza uma lista acionável de descobertas classificadas por severidade para um ou mais arquivos HTML estáticos. A habilidade inclui um parser HTML baseado apenas na biblioteca padrão que extrai todos os sinais relevantes de SEO em um único documento JSON, uma rubrica abrangente e um modelo de relatório de descobertas — juntos, eles permitem que uma auditoria seja executada com saída previsível todas as vezes.

Quando usar

Use quando a entrada for um ou mais arquivos .html estáticos (ou um diretório deles) e o usuário quiser descobertas de SEO on-page nas quais possa agir. Gatilhos incluem "revisão de SEO", "auditoria de SEO", "verificar SEO neste HTML", "revisar meta tags nesta página", "auditar SEO on-page".

Não use quando:

  • O artefato for fonte de um gerador de site estático (Jekyll/Hugo/Astro/Eleventy/Next.js). Esses precisam de revisão ciente da fonte; adie para uma futura habilidade ssg-seo-review.
  • O usuário quiser métricas de desempenho ao vivo (LCP, CLS, INP). Apenas o HTML não pode produzi-las; recomende Lighthouse ou PageSpeed Insights.
  • O usuário quiser backlinks, autoridade de domínio ou outras análises off-page. Isso requer ferramentas de terceiros (Ahrefs, SEMrush, etc.).

Fluxo de Trabalho

1. Extrair sinais

Execute o parser no alvo. Ele aceita um único arquivo ou um diretório (recursivo *.html):

python3 scripts/extract_seo_signals.py <caminho> --pretty

A saída é um documento JSON com as seguintes chaves de nível superior: lang, title, meta, links, scripts, headings, images, links_audit, body_word_count. Cada elemento carrega um número de line para citação nas descobertas.

Para um diretório, a saída é {"files": [<objeto por arquivo>]}.

O script usa apenas a biblioteca padrão do Python — sem necessidade de pip install. Se a análise de um arquivo específico falhar, o resultado para esse arquivo conterá um campo error e a auditoria continuará para o restante.

2. Mapear sinais para a rubrica

Carregue references/seo-checklist.md. Percorra cada seção em ordem e verifique o caminho JSON correspondente. A rubrica lista explicitamente o caminho a inspecionar para cada verificação (por exemplo, images.missing_alt, meta.description.length, scripts.render_blocking_candidates).

Para cada verificação com falha, registre:

  • A severidade (P0/P1/P2/P3) da rubrica.
  • O número da linha da saída JSON.
  • A marcação exata ou valor do atributo citado do arquivo (releia o arquivo com o número da linha para citar textualmente — nunca parafraseie).
  • A correção, escrita como um diff concreto de antes/depois quando a alteração for mecânica.

3. Verificar cada descoberta antes de relatar

Antes de escrever uma descoberta, confirme o problema mecanicamente:

  • Uma alegação de que um atributo está "ausente" deve vir da saída estruturada do parser, não de uma leitura superficial do HTML.
  • Uma alegação de que um valor é "muito curto/longo" deve citar a contagem real de caracteres do JSON.
  • A marcação citada deve ser exata; se uma citação não puder ser reproduzida caractere por caractere do arquivo, descarte-a.

Isso protege contra a falha mais comum de revisão: fabricar um problema que não existe.

4. Produzir o relatório de descobertas

Use assets/findings-template.md como estrutura. Preencha:

  • Parágrafo de resumo com veredito geral e contagens de severidade.
  • Um bloco por descoberta, ordenado por severidade (P0 → P3) e depois pela ordem dos arquivos.
  • Uma seção opcional "Ganhos rápidos" quando o número de descobertas exceder ~10 — escolha as 3-5 correções de maior impacto.
  • Uma seção "Itens fora do escopo observados" listando qualquer coisa que o usuário deva acompanhar com ferramentas externas (Lighthouse para CWV real, curl para resolução de canônica, etc.).

Se a auditoria cobrir vários arquivos, produza um relatório cobrindo todos eles, com descobertas agrupadas por arquivo dentro de cada nível de severidade — não um relatório por arquivo.

5. Pular graciosamente

Se uma verificação exigir informações que o parser não pode produzir (por exemplo, "esta URL canônica está servindo um código 200?"), não adivinhe. Anote na seção "Itens fora do escopo" do relatório e siga em frente.

Referência

  • scripts/extract_seo_signals.py — Parser HTML. Apenas stdlib. Produz JSON estruturado com números de linha.
  • references/seo-checklist.md — Rubrica completa, organizada por categoria, com níveis de severidade e caminhos JSON para cada verificação.
  • assets/findings-template.md — Formato de saída para o relatório de auditoria.

Habilidades Relacionadas