AlphaMoatによると、2026-09時点でPLS SEO Auditのダウンロード数は3,492、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中3,164位、コンテンツ制作では362件中214位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 116 | 3451 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 114 | 3492 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
このスキルではページ要素、テクニカルSEO、コンテンツ品質、構造化データ、競合比較、レポートテンプレートを扱います。一部の確認では外部サービスを呼び出したりサイトを取得したりします。結果は確認の手がかりとして扱い、順位向上を保証するものではありません。 共有可能な公開 URL だけを送信し、API token を保護して確認済みの固定 Lighthouse を使ってください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3492 | — | 2 |
| 2026-08 | 3350 | +3.4% | 2 |
| 2026-07 | 3240 | +9.6% | 2 |
| 2026-06 | 2957 | +5.5% | 1 |
| 2026-05 | 2802 | — | 2 |
| 2026-03 | 1908 | — | 1 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: seo-audit description: Scan content and websites for SEO gaps, identify opportunities to outrank competitors. Use when: (1) Analyzing page SEO, (2) Checking meta tags and structured data, (3) Reviewing content for keyword optimization, (4) Auditing technical SEO factors. --- # SEO Audit Comprehensive SEO analysis for content and websites. ## Quick Audit Checklist
### On-Page SEO
```markdown
- [ ] Title tag (50-60 chars, keyword near front)
- [ ] Meta description (150-160 chars, compelling)
- [ ] H1 tag (one per page, includes target keyword)
- [ ] H2-H6 hierarchy (logical structure)
- [ ] Image alt text (descriptive, keyword-relevant)
- [ ] Internal links (3-5 per page minimum)
- [ ] URL structure (short, descriptive, hyphens)
- [ ] Canonical tags (prevent duplicate content)
```
### Technical SEO
```markdown
- [ ] Page speed (<3s load time)
- [ ] Mobile-friendly (responsive design)
- [ ] HTTPS (SSL certificate valid)
- [ ] XML sitemap (submitted to Search Console)
- [ ] Robots.txt (properly configured)
- [ ] Structured data (Schema.org markup)
- [ ] Core Web Vitals (LCP, FID, CLS)
```
### Content Quality
```markdown
- [ ] Keyword in first 100 words
- [ ] Content length matches intent
- [ ] No keyword stuffing (<2% density)
- [ ] Readable (Flesch-Kincaid score)
- [ ] Unique value (not duplicate content)
- [ ] Fresh content (updated regularly)
```
---
## Technical SEO Commands
### Page Speed Analysis
```bash
# Using PageSpeed Insights API
curl "https://www.googleapis.com/pagespeedonline/v5/runPagespeed?url=https://example.com&strategy=mobile"
# Using lighthouse locally
npx lighthouse https://example.com --view
```
### Check Robots.txt
```bash
curl https://example.com/robots.txt
```
### Check Sitemap
```bash
curl https://example.com/sitemap.xml | xmllint --format -
```
### SSL Certificate Check
```bash
openssl s_client -connect example.com:443 -servername example.com 2>/dev/null | openssl x509 -noout -dates
```
### Mobile-Friendly Test
```bash
# Google's Mobile-Friendly Test API
curl "https://searchconsole.googleapis.com/v1/urlTestingTools/mobileFriendlyTest:run?key=YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url":"https://example.com"}'
```
---
## Content Analysis
### Keyword Density
```python
import re
from collections import Counter
def keyword_density(text, keyword):
words = re.findall(r'\b\w+\b', text.lower())
keyword_count = text.lower().count(keyword.lower())
density = (keyword_count / len(words)) * 100
return {
"keyword": keyword,
"count": keyword_count,
"total_words": len(words),
"density": f"{density:.2f}%"
}
# Target: 1-2% density
```
### Readability Score
```python
import textstat
text = "Your content here..."
flesch = textstat.flesch_reading_ease(text)
# 90-100: Very Easy
# 60-70: Standard
# 0-30: Very Difficult
grade = textstat.flesch_kincaid_grade(text)
# Target: 8-9 for general audience
```
### Content Structure Analysis
```python
from bs4 import BeautifulSoup
def analyze_headings(html):
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
headings = {
'h1': soup.find_all('h1'),
'h2': soup.find_all('h2'),
'h3': soup.find_all('h3'),
}
issues = []
if len(headings['h1']) == 0:
issues.append("Missing H1 tag")
elif len(headings['h1']) > 1:
issues.append("Multiple H1 tags (should be one)")
return {
"counts": {k: len(v) for k, v in headings.items()},
"issues": issues
}
```
---
## Meta Tag Analysis
### Extract Meta Tags
```python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
def audit_meta_tags(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
title = soup.find('title')
description = soup.find('meta', attrs={'name': 'description'})
keywords = soup.find('meta', attrs={'name': 'keywords'})
issues = []
if not title or len(title.text) < 30:
issues.append("Title too short or missing")
elif len(title.text) > 60:
issues.append("Title too long (>60 chars)")
if not description:
issues.append("Meta description missing")
elif len(description.get('content', '')) < 120:
issues.append("Meta description too short")
elif len(description.get('content', '')) > 160:
issues.append("Meta description too long")
return {
"title": title.text if title else None,
"description": description.get('content') if description else None,
"issues": issues
}
```
---
## Structured Data Check
### Validate Schema Markup
```bash
# Using Google's Rich Results Test
curl "https://searchconsole.googleapis.com/v1/urlTestingTools/richResultsTest:run" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url":"https://example.com"}'
```
### Common Schema Types
```json
// Article
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "Title",
"author": {"@type": "Person", "name": "Author"},
"datePublished": "2026-01-01"
}
// Local Business
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "LocalBusiness",
"name": "Business Name",
"address": {"@type": "PostalAddress", "streetAddress": "123 Main"},
"telephone": "+1-555-555-5555"
}
// FAQ
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "FAQPage",
"mainEntity": [{
"@type": "Question",
"name": "Question?",
"acceptedAnswer": {"@type": "Answer", "text": "Answer"}
}]
}
```
---
## Competitor Analysis
### Compare Page Metrics
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def compare_seo(target_url, competitor_url):
def get_metrics(url):
r = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser')
return {
"title_len": len(soup.find('title').text) if soup.find('title') else 0,
"h1_count": len(soup.find_all('h1')),
"h2_count": len(soup.find_all('h2')),
"word_count": len(soup.get_text().split()),
"images": len(soup.find_all('img')),
"images_no_alt": len([i for i in soup.find_all('img') if not i.get('alt')])
}
return {
"target": get_metrics(target_url),
"competitor": get_metrics(competitor_url)
}
```
---
## SEO Audit Report Template
```markdown
# SEO Audit Report
## Summary
- **Score:** X/100
- **Critical Issues:** X
- **Warnings:** X
- **Passed:** X
## Critical Issues
1. [Issue description]
- Impact: [High/Medium/Low]
- Fix: [Recommended action]
## Technical SEO
| Factor | Status | Notes |
|--------|--------|-------|
| Page Speed | ⚠️ | 4.2s load time |
| Mobile | ✅ | Responsive |
| HTTPS | ✅ | Valid SSL |
| Sitemap | ✅ | Submitted |
## On-Page SEO
| Factor | Status | Notes |
|--------|--------|-------|
| Title | ✅ | 55 chars |
| Meta Desc | ⚠️ | Too short |
| H1 | ✅ | Present |
| Images | ⚠️ | 3 missing alt |
## Recommendations
1. [Priority 1]
2. [Priority 2]
3. [Priority 3]
```
文章に残る AI らしさを見つけて取り除き、人が書いたように読める文章にします。
AI が書いた文章の典型的な痕跡を見つけ、意味を保ったまま自然な文章に書き直す文章編集スキルです。
AI が生成した文章の痕跡を見つけて取り除く中国語の編集スキルです。
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公開された短編動画の共有リンクからタイトル、概要、口播テキストを抽出し、改写版も作ります。
humanizer は中国語と英語の文章を自然な表現に整えるための編集ガイドです。
Web 小説の各章をファイルに書き、会話では要約と位置だけを返します。
複数のマーケティング手法をひとつのスキルにまとめ、依頼内容に合うモジュールへ振り分けるスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。