📌 项目地址:AgriciDaniel/claude-seo | ⭐ 20,535 颗星 | 🔧 Python | 📜 未标注

先说它是什么

claude-seo 是一个免费的 Claude Code 插件,用 Python 写的,GitHub 上有 20,535 个 star。你给它一个网址,它跑一次完整 SEO 审计,10 到 15 分钟出结果,最后给一份按重要性排序的行动清单。

它的定位很直接:替代那些收费几千到几万的人工 SEO 审计。Ahrefs、Screaming Frog 这类工具能出数据,但不会替你分析,更不会写出修复步骤。claude-seo 想把这一步也吃掉。

它查什么

五个方向,基本覆盖了一个 SEO 顾问的完整工作范围:

  • 技术 SEO:可抓取性、索引、sitemap、robots.txt、重定向、页面速度和 Core Web Vitals
  • 内容质量:E-E-A-T(经验、专业、权威、可信)、薄内容页、主题覆盖度
  • 结构化数据:找到现有 Schema.org 标记、验证,然后直接替你写
  • AI 搜索(GEO):评估页面被 Google AI Overviews、AI Mode、ChatGPT、Perplexity、Gemini 引用的可能性
  • 本地和电商:Google Business Profile、评论、地图包、产品页、国际化站点

GEO 这块是我觉得最有意思的部分。传统 SEO 工具基本不碰 AI 引用分析,claude-seo 把它单独拆成了一个 agent(seo-geo,跑 Opus 模型)。如果你的目标是“被 AI 搜索引用”而不只是“排进前十”,目前这类现成方案很少。

还有一点值得单独说:每条建议都带两样东西,为什么这个问题重要,以及改完之后怎么验证有效。多数审计报告只告诉你“改”,不告诉你怎么确认改对了。这个差异看着小,实际决定了报告能不能落地。

19 个 agent 怎么分工

项目由 26 个子技能和 19 个专职 agent 组成,跑完整审计时最多 17 个 agent 同时开工。模型分配有讲究:内容、GEO、主题策略这类判断密集型工作用 Opus,技术和数据类的用 Sonnet。

挑几个有代表性的:

Agent 职责 模型 命令
seo-technical 技术 SEO 负责人 Sonnet /seo technical
seo-content 内容编辑 Opus /seo content
seo-schema 结构化数据,直接写标记 Sonnet /seo schema
seo-geo AI 引用分析 Opus /seo geo
seo-backlinks 外链分析 Sonnet /seo backlinks
seo-cluster 主题聚类策略 Opus /seo cluster
seo-ecommerce 电商场景 Sonnet /seo ecommerce
seo-local 本地商家 Sonnet /seo local

完整名单里还有几个我第一次见的角色:seo-drift 监控网站变更对排名的干扰,seo-sxo 做搜索体验设计,seo-agentic 专门检查站点对 AI agent 的可读性。另有两个扩展 agent,一个接实时 SEO 数据,一个负责图像生成。

怎么用

前提是你在用 Claude Code。装好插件后输入 /seo,会列出全部命令。

跑完整审计就一条:

/seo audit

这条命令会触发最多 17 个 agent 并行扫站。也可以按需单跑:/seo technical 只做技术审计,/seo geo 只看 AI 引用可能性,/seo schema 只处理结构化数据。项目主要面向的对象包括 SEO agency:可以给每个客户做每周审计,而不是每季度一次。

效果有据可查吗

有一点。项目自己的官网 claude-seo.md 从第一天起就用这套工具审计,12 周拿到 10.8K 次 Search Console 点击,移动端 PageSpeed 99 分。拿自家官网当 case study,比宣传口号可信,当然样本只有一个网站,参考时心里要有数。

我的判断

20K star 说明需求是真的:大量中小站点付不起顾问费,但需要一份能落地的审计报告。claude-seo 的价值不在“用 AI 做 SEO”这个概念,而在两件具体的事:一是每条建议附带验证方法,二是 GEO 分析填补了传统工具的空白。

限制也明显。你得是 Claude Code 用户,跑 Opus 模型的 agent 意味着 token 消耗不低,官方页面里也有 Pricing 一栏,说明部分能力可能收费。适合自己拿一个小站先跑一次 /seo audit,看看产出质量再决定要不要把它放进日常工作流。

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