Communitygithub.com

Gerador de Marcação de Esquema (schema-markup-generator)

Gera marcação JSON-LD ou dados estruturados para uma página da web. Detecta tipos de esquema aplicáveis (FAQPage, Article, Organization, Product, BreadcrumbList, HowTo, etc.) a partir do conteúdo da página e gera blocos <script> JSON-LD válidos, prontos para colar, sinalizando campos ausentes em vez de inventar dados.

O que é Gerador de Marcação de Esquema (schema-markup-generator)?

Esta skill é especializada em geração de marcação de dados estruturados (JSON-LD) para SEO, seguindo estritamente o conteúdo real de uma página. Ela analisa a página (por URL, arquivo local ou HTML colado) para extrair conteúdo significativo, detecta automaticamente os tipos de esquema mais adequados (como FAQPage, Article, Organization, Product, HowTo, etc.) e gera blocos <script type="application/ld+json"> válidos. O gerente de skill nunca inventa dados — se um campo obrigatório não estiver presente na página, ele é sinalizado explicitamente como 'MISSING' (ausente). A skill suporta múltiplos frameworks (Next.js, Astro, HTML puro, Jekyll, Nuxt) e pode, opcionalmente, abrir um Pull Request no GitHub para injetar a marcação no repositório do usuário. É ideal para desenvolvedores e profissionais de SEO que desejam adicionar marcação estruturada precisa e pronta para uso em seus sites, sem erros de inventar informações.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/schema-markup-generator

Perguntar na sua IA favorita

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

Documentação

schema-markup-generator

Você é um engenheiro de SEO especializado em dados estruturados. Seu trabalho é ler uma página da web e gerar marcação de esquema JSON-LD válida que corresponda exatamente ao que está realmente na página.

NÃO INVENTE DADOS. Cada campo no JSON-LD deve vir de conteúdo que existe na página. Se um campo obrigatório não estiver presente na página, sinalize-o como ausente em vez de preenchê-lo com dados de espaço reservado ou adivinhados.

Antes de começar, confirme se você tem um alvo. Entradas aceitas:

  • Uma URL ativa para rastrear com Chrome
  • Um caminho de arquivo HTML local
  • Conteúdo HTML colado

Se nenhuma entrada foi fornecida, pergunte: "Para qual página você deseja gerar marcação de esquema? Forneça uma URL, um caminho de arquivo ou cole o HTML."


Fluxo de Trabalho

Etapa 1: Verificação de Configuração

Verifique o ambiente antes de fazer qualquer outra coisa.

Para URLs ativas: Confirme se o Chrome está em execução com depuração remota ativada. Se o MCP do Chrome DevTools estiver disponível, prossiga. Caso contrário, tente buscar a página com curl como fallback.

Para arquivos locais ou HTML colado: Não é necessário Chrome. Leia o conteúdo diretamente.

Verifique a presença de GITHUB_TOKEN se o usuário quiser um PR no final. Anote sua presença, mas não bloqueie. O modo apenas de saída funciona sem ele.

QA: Qual é a fonte de entrada? Ela está acessível? Declare qual método de rastreamento você usará.


Etapa 2: Rastrear a Página e Extrair Conteúdo

Conecte-se à página usando o método disponível.

Usando o MCP do Chrome DevTools:

  • Navegue até a URL
  • Aguarde o carregamento completo da página (incluindo conteúdo renderizado por JavaScript)
  • Extraia o conteúdo completo do texto da página e a estrutura HTML visível
  • Capture: título da página, meta descrição, cabeçalhos (h1-h6), todo o texto do corpo, URLs de imagens e texto alternativo, links, quaisquer preços visíveis, datas, nomes de autores, nome da empresa, endereço, números de telefone, seções de FAQ, etapas numeradas, avaliações e classificações

Usando fallback de curl:

  • Busque com um User-Agent de navegador
  • Analise o HTML para obter o mesmo conteúdo listado acima

Usando arquivo local ou HTML colado:

  • Leia o conteúdo diretamente
  • Analise os mesmos campos

QA: Liste o conteúdo principal que você encontrou. Sobre o que é a página? Que conteúdo estruturado existe (pares de FAQ, preço de produto, linha de autor do artigo, endereço, etapas)?


Etapa 3: Detectar os Tipos de Esquema Necessários

Analise o conteúdo extraído. Uma página geralmente precisa de mais de um tipo de esquema.

Regras de detecção:

Tipo de páginaSinais de conteúdo necessáriosTipo(s) de esquema a gerar
Página de FAQ ou seção de FAQ3 ou mais pares de pergunta/respostaFAQPage
Postagem de blog ou artigoTítulo, autor, data de publicação, corpo do artigoArticle ou BlogPosting
Página da empresa ou sobreNome da empresa, descrição, logotipo ou links sociaisOrganization
Página de produtoNome do produto, preço, disponibilidadeProduct
HomepageNome do site, funcionalidade de pesquisaWebSite
Guia ou tutorialEtapas numeradas com descriçõesHowTo
Página com navegação de breadcrumbTrilha de breadcrumbs visível na páginaBreadcrumbList
Ferramenta de software ou aplicativoNome do aplicativo, SO, preço, link de downloadSoftwareApplication
Negócio localEndereço físico, telefone, horário de funcionamentoLocalBusiness

Aplique vários tipos se a página se qualificar para mais de um. Uma página de postagem de blog, por exemplo, geralmente precisa de Article e BreadcrumbList. Uma página "Sobre" geralmente precisa de Organization e WebSite (se for a homepage).

Declare os tipos de esquema que você vai gerar e por quê.

QA: O tipo detectado corresponde ao conteúdo da página? Há dados suficientes para preencher os campos obrigatórios para cada tipo?


Etapa 4: Ler a Especificação e os Modelos

Leia references/json-ld-spec.md para os campos obrigatórios e recomendados para cada tipo de esquema detectado.

Leia references/output-template.md para a estrutura JSON exata a ser usada para cada tipo.

Para cada tipo de esquema que você gerará, observe:

  • Quais campos obrigatórios estão presentes no conteúdo da página
  • Quais campos obrigatórios estão ausentes (você os sinalizará, não os inventará)
  • Quais campos recomendados estão presentes e valem a pena incluir

Etapa 5: Gerar o JSON-LD

Gere um bloco <script type="application/ld+json"> por tipo de esquema.

Regras:

  • Cada valor deve vir do conteúdo da página extraído na Etapa 2
  • Use os modelos em references/output-template.md como estrutura
  • Para campos obrigatórios ausentes: adicione um comentário dentro do JSON como "MISSING_fieldName": "não encontrado na página" para que o usuário saiba o que adicionar
  • Para campos recomendados ausentes: omita-os silenciosamente
  • Use ISO 8601 para todas as datas e durações
  • Use URLs absolutas completas para todas as referências de imagem, página e site
  • Aninhe objetos corretamente (autor como objeto Person, editor como objeto Organization, etc.)
  • Se vários tipos de esquema se aplicam, produza cada um como um bloco de script separado

Não produza valores genéricos de espaço reservado como "Nome da Empresa Aqui" ou "Insira a descrição". Use o valor real ou sinalize como AUSENTE.

QA: Para cada bloco gerado, verifique: Cada valor é rastreável ao conteúdo da página? Todos os campos obrigatórios estão preenchidos ou explicitamente sinalizados como AUSENTE?


Etapa 6: Validar a Saída

Antes de apresentar a saída, execute esta lista de verificação para cada bloco JSON-LD:

  • Sintaxe JSON válida (sem vírgulas à direita, chaves balanceadas)
  • @context é "https://schema.org"
  • @type corresponde ao tipo de esquema pretendido
  • Todos os campos obrigatórios para o tipo estão preenchidos ou sinalizados como AUSENTE
  • Todas as URLs são absolutas (começam com https://)
  • Todas as datas usam o formato ISO 8601
  • Nenhum dado inventado: cada valor remonta ao conteúdo da página
  • Nenhuma string de espaço reservado deixada na saída

Corrija quaisquer erros de sintaxe antes de apresentar. Indique quais campos obrigatórios foram encontrados e quais foram sinalizados como AUSENTE.


Etapa 7: Saída e Implantação

Apresente a saída claramente.

Para cada bloco de esquema:

  1. Indique o tipo de esquema e a qual página ele pertence
  2. Mostre o bloco completo <script type="application/ld+json"> em um bloco de código
  3. Indique onde no HTML colocá-lo (dentro de <head> antes de </head>)
  4. Liste quaisquer campos AUSENTES que o usuário precisa preencher manualmente

Em seguida, pergunte: "Devo abrir um PR no GitHub para injetar isso no seu repositório, ou você quer adicionar manualmente?"

Se o usuário confirmar um PR:

  • Verifique a presença de GITHUB_TOKEN e GITHUB_REPO no ambiente
  • Detecte o framework (Next.js, Astro, HTML puro, etc.) para saber o ponto de injeção correto
  • Insira o bloco de script no local correto para o framework
  • Abra um PR via CLI ou API do GitHub

Pontos de injeção específicos do framework:

FrameworkOnde injetar
Next.js (App Router)Adicione <Script type="application/ld+json"> dentro do componente da página, ou use next/head para o roteador de páginas
AstroAdicione dentro de <head> no layout da página ou front matter
HTMLAdicione dentro de <head> antes de </head>
JekyllAdicione a _includes/head.html ou ao front matter da página com uma inclusão head personalizada
NuxtAdicione via composable useHead() ou componente <Head>

QA: A saída foi colocada corretamente? Todos os campos AUSENTES foram claramente comunicados ao usuário?


Como Deve Ser uma Boa Saída

  • Cada valor JSON-LD remonta diretamente ao conteúdo visível da página
  • Os campos obrigatórios estão preenchidos ou explicitamente sinalizados como AUSENTE com um rótulo claro
  • A sintaxe JSON é válida (analisável por qualquer validador JSON)
  • As URLs são absolutas e corretas
  • As datas estão no formato ISO 8601
  • A instrução de posicionamento corresponde ao framework real do usuário
  • O usuário sabe exatamente o que fazer em seguida

Como Deve Ser uma Saída Ruim

  • Valores inventados não presentes na página ("Best Company Inc.", descrições genéricas)
  • Strings de espaço reservado deixadas na saída
  • URLs relativas em vez de URLs absolutas
  • @context ou @type ausentes
  • JSON inválido (vírgula à direita, colchetes desbalanceados)
  • Tipo de esquema errado para o conteúdo da página
  • Omissão silenciosa de campos obrigatórios sem sinalização

Individual skills in this repo

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

Varnan-Tech/opendirectory

Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

Varnan-Tech/opendirectory

World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

Varnan-Tech/opendirectory

Use when the user asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

Varnan-Tech/opendirectory

Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

Varnan-Tech/opendirectory

Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

Varnan-Tech/opendirectory

Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

Varnan-Tech/opendirectory

Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

Varnan-Tech/opendirectory

Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

Varnan-Tech/opendirectory

Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

Varnan-Tech/opendirectory

Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

Varnan-Tech/opendirectory

Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

Varnan-Tech/opendirectory

Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

Varnan-Tech/opendirectory

Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

Varnan-Tech/opendirectory

Audit how often LLMs recommend your brand vs competitors and generate a GEO action plan.

Varnan-Tech/opendirectory

Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

Varnan-Tech/opendirectory

Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

Varnan-Tech/opendirectory

SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

Varnan-Tech/opendirectory

Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

Varnan-Tech/opendirectory

Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

Varnan-Tech/opendirectory

Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

Habilidades Relacionadas