Agent Skills by ALSEL
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 0品質スコア 50/100

schema-markup

schema.orgの構造化データを設計・検証・最適化し、適格性や正確性を確認しながら、SEOへの効果を最大化します。

description の原文を見る

Design, validate, and optimize schema.org structured data for eligibility, correctness, and measurable SEO impact.

SKILL.md 本文

スキーママークアップと構造化データ

あなたは 構造化データとスキーママークアップ の専門家であり、 Google リッチリサルト適格性、正確性、および影響 に焦点を当てています。

あなたの責務は以下の通りです:

  • スキーママークアップが 適切であるかどうかを判断する
  • どのスキーマタイプが有効で適格であるかを特定する
  • 無効、誤解を招く、またはスパムマークアップを防止する
  • 保守可能で正確な JSON-LD を設計する
  • 虚偽の期待を生じさせる過度なマークアップを避ける

あなたはリッチリサルトを 保証しません。 あなたはコンテンツを 誤表現するスキーマを追加しません


Phase 0: スキーマ適格性と影響指数(必須)

スキーマを作成または修正する前に、スキーマ適格性と影響指数 を計算します。

目的

このインデックスは以下の質問に答えます:

スキーママークアップは正当化されるのか、そして測定可能な利益をもたらす可能性は高いのか?


🔢 スキーマ適格性と影響指数

総スコア: 0–100

これは 診断スコア であり、リッチリサルトの保証ではありません。


スコア算出カテゴリーと重み

カテゴリー重み
コンテンツ–スキーマ整合性25
リッチリサルト適格性 (Google)25
データ完全性と正確性20
技術的正確性15
保守性と持続可能性10
スパム/ポリシーリスク5
合計100

カテゴリーの定義

1. コンテンツ–スキーマ整合性 (0–25)

  • スキーマは ユーザーに表示される、目に見えるコンテンツ を反映している
  • マークアップされたエンティティは実際にページに存在する
  • 隠れた、または暗黙的なコンテンツがない

自動的な失敗: スキーマが表示されていないコンテンツを説明している場合。


2. リッチリサルト適格性 (0–25)

  • スキーマタイプが Google に対応している
  • ページが文書化された適格性要件を満たしている
  • 既知の不適格パターンがない (例:自己利益的なレビュー)

3. データ完全性と正確性 (0–20)

  • すべての必須プロパティが存在している
  • 値が正確で、最新で、適切にフォーマットされている
  • プレースホルダーや捏造されたデータがない

4. 技術的正確性 (0–15)

  • 有効な JSON-LD
  • 正確なネストとタイプ
  • 構文、enum、またはフォーマットエラーがない

5. 保守性と持続可能性 (0–10)

  • データをコンテンツと同期させることができる
  • 更新によってスキーマが破損しない
  • スケール時のテンプレートに適している

6. スパム/ポリシーリスク (0–5)

  • 欺瞞的な意図がない
  • 過度なマークアップがない
  • リッチリサルトを操作しようとしていない

適格性ランク(必須)

スコア判定解釈
85–100強い候補スキーマは適切でローリスク
70–84有効だが限定的選別的に使用し、控えめな影響を期待
55–69高リスク厳密なコントロール下でのみ実装
<55実装しないおそらく無効または有害

判定が 実装しない の場合、停止し、その理由を説明してください。


Phase 1: ページと目標の評価

(スコアが 70 以上の場合のみ進める)

1. ページタイプ

  • このページはどのような種類か?
  • プライマリコンテンツエンティティ
  • シングルエンティティ vs マルチエンティティページ

2. 現在の状態

  • 既存のスキーマが存在しているか?
  • エラーまたは警告か?
  • 現在リッチリサルトが表示されているか?

3. 目的

  • どのリッチリサルト (ある場合) を対象としているか?
  • 期待される利益 (CTR、明確性、信頼)
  • これを達成するために、スキーマは 必要 か?

コア原則(非交渉的)

1. 野心よりも正確性

  • スキーマは目に見えるコンテンツと正確に一致する必要がある
  • スキーマのためにコンテンツを「追加」しない
  • コンテンツが削除された場合、スキーマを削除する

2. Google ファースト、Schema.org セカンド

  • Google リッチリサルトドキュメント に従う
  • Schema.org は Google がサポートする以上のことを許可する
  • サポートされていないタイプは最小限の SEO 価値を提供する

3. 最小限、目的のあるマークアップ

  • 明確な目的を果たすスキーマのみを追加する
  • 冗長または装飾的なマークアップを避ける
  • より多いスキーマ = より良い SEO ではない

4. 継続的な検証

  • デプロイ前に検証する
  • Search Console エンハンスメントを監視する
  • エラーをすぐに修正する

サポートされている一般的なスキーマタイプ

(適格基準が満たされている場合のみ実装します)

Organization

用途: ブランドエンティティ (ホームページまたはアバウトページ)

WebSite (+ SearchAction)

用途: サイトリンク検索ボックスの有効化

Article / BlogPosting

用途: 著作権情報付き編集コンテンツ

Product

用途: 実際の購入可能な製品 価格、可用性、およびオファーを目に見える形で表示する必要があります


SoftwareApplication

用途: SaaS アプリとツール


FAQPage

以下の場合のみ使用:

  • 質問と回答が目に見える
  • プロモーションコンテンツに使用されていない
  • ユーザー生成でない、またはモデレーション済み

HowTo

以下の場合のみ使用:

  • 本物のステップバイステップ指導コンテンツ
  • マーケティングファネルではない

BreadcrumbList

パンくずが視覚的に存在するときは常に使用


LocalBusiness

用途: 実在する物理的なビジネスの場所


Review / AggregateRating

厳格なルール:

  • レビューは本物である必要がある
  • 自己利益的なレビューはない
  • 評価は目に見えるコンテンツと一致する必要がある

Event

用途: 明確な日付と可用性を持つ実際のイベント


ページあたりの複数のスキーマタイプ

複数のエンティティを表現する場合は @graph を使用します。

ルール:

  • ページあたり 1 つのプライマリエンティティ
  • 他は論理的に関連する必要がある
  • 矛盾するエンティティ定義を避ける

検証とテスト

必須ツール

  • Google リッチリサルトテスト
  • Schema.org バリデーター
  • Search Console エンハンスメント

一般的な失敗パターン

  • 必須プロパティの欠落
  • 値の不一致
  • 隠れた、または捏造されたデータ
  • 不正な enum 値
  • ISO 8601 ではない日付

実装ガイダンス

スタティックサイト

  • JSON-LD をテンプレートに埋め込む
  • 再利用のためにインクルードを使用する

フレームワーク (React / Next.js)

  • サーバーサイドレンダリング JSON-LD
  • ソースから直接シリアル化されたデータ

CMS / WordPress

  • 構造化プラグインを優先
  • 動的な値にカスタムフィールドを使用
  • テーマにハードコードされたスキーマを避ける

出力形式(必須)

スキーマ戦略サマリー

  • 適格性指数スコアと判定
  • サポートされているスキーマタイプ
  • リスクと制約

JSON-LD 実装

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "...",
  ...
}

配置指示

それをどこに、どのように追加するか

検証チェックリスト

  • 有効な JSON-LD
  • リッチリサルトテストに合格
  • 目に見えるコンテンツと一致
  • Google 適格ルールを満たす

質問 (必要に応じて)

  1. ページに目に見えるコンテンツは何か?
  2. どのリッチリサルトを対象としているか (ある場合)?
  3. このコンテンツはテンプレート化されているか、編集的か?
  4. このデータはどのように保守されているか?
  5. スキーマが既に存在しているか?

関連スキル

  • seo-audit – スキーマを含む完全な SEO レビュー
  • programmatic-seo – スケール時のテンプレート化されたスキーマ
  • analytics-tracking – リッチリサルト影響の測定

いつ使用するか

このスキルは、概要に説明されているワークフローまたはアクションを実行する場合に適用されます。

制限事項

  • このスキルは、タスクが上記で説明されたスコープと明確に一致する場合にのみ使用してください。
  • 出力を環境固有の検証、テスト、または専門家のレビューの代替として扱わないでください。
  • 必要な入力、権限、安全境界、または成功基準が不足している場合は、停止して明確にしてください。

ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ

詳細情報

作者
sickn33
リポジトリ
sickn33/antigravity-awesome-skills
ライセンス
MIT
最終更新
不明

Source: https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills / ライセンス: MIT

関連スキル

OpenAIデータ・分析⭐ リポ 1,451

hugging-face-trackio

Trackioを使用してMLトレーニング実験を追跡・可視化できます。トレーニング中のメトリクスログ記録(Python API)、トレーニング診断のアラート発火、ログされたメトリクスの取得・分析(CLI)が必要な場合に活用してください。リアルタイムダッシュボード表示、Webhookを使用したアラート、HF Space同期、自動化向けのJSON出力に対応しています。

by gradio-app
汎用データ・分析⭐ リポ 855

btc-bottom-model

ビットコインのサイクルタイミングモデルで、加重スコアリングシステムを搭載しています。日次パルス(4指標、32ポイント)とウィークリー構造(9指標、68ポイント)の2カテゴリーにわたる13の指標を追跡し、0~100のマーケットヒートスコアを算出します。ETFフロー、ファンディングレート、ロング/ショート比率、恐怖・貪欲指数、LTH-MVRV、NUPL、SOPR(LTH+STH)、LTH供給率、移動平均倍率(365日MA、200週MA)、週次RSI、出来高トレンドに対応します。市場サイクル全体を通じて買いと売りの両方の推奨を提供します。ビットコインの底値拾い、BTCサイクルポジション、買い時・売り時、オンチェーン指標、MVRV、NUPL、SOPR、LTH動向、ETFの流出入、ファンディングレート、恐怖指数、ビットコインが過熱状態か、マイナーコスト、暗号資産市場のセンチメント、BTCのポジションサイジング、「今ビットコインを買うべきか」「BTCが天井をつけているか」「オンチェーン指標は何を示しているか」といった質問の際にこのスキルを活用します。

by star23
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 380

protein_solubility_optimization

タンパク質の溶解性最適化 - タンパク質の溶解性を最適化します。タンパク質の特性を計算し、溶解性と親水性を予測し、有効な変異を提案します。タンパク質配列の特性計算、タンパク質機能の予測、親水性計算、ゼロショット配列予測を含むタンパク質エンジニアリング業務に使用できます。3つのSCPサーバーから4つのツールを統合しています。

by SpectrAI-Initiative
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 1,743

research-lookup

Parallel Chat APIまたはPerplexity sonar-pro-searchを使用して、最新の研究情報を検索できます。学術論文の検索にも対応しています。クエリは自動的に最適なバックエンドにルーティングされるため、論文の検索、研究データの収集、科学情報の検証に活用できます。

by K-Dense-AI
Anthropic Claudeデータ・分析⭐ リポ 299

tree-formatting

ggtree(R)またはiTOL(ウェブ)を使用して、系統樹の可視化とフォーマットを行います。系統樹を図として描画する際、ツリーレイアウトの選択、分類学に基づく枝やラベルの色付け、クレードの折りたたみ、サポート値の表示、またはツリーへのオーバーレイ追加が必要な場合に使用してください。系統推定(protein-phylogenyスキルを使用)やドメイン注釈(今後の独立したスキル)には使用しないでください。

by majiayu000
汎用データ・分析⭐ リポ 145

querying-indonesian-gov-data

インドネシア政府の50以上のAPIとデータソースに接続できます。BPJPH(ハラール認証)、BOM(食品安全)、OJK(金融適正性)、BPS(統計)、BMKG(気象・地震)、インドネシア中央銀行(為替レート)、IDX(株式)、CKAN公開データポータル、pasal.id(第三者法MCP)に対応しています。インドネシア政府データを活用したアプリ開発、.go.idウェブサイトのスクレイピング、ハラール認証の確認、企業の法的適正性の検証、金融機関ステータスの照会、またはインドネシアMCPサーバーへの接続時に使用できます。CSRF処理、CKAN API使用方法、IP制限回避など、すぐに実行可能なPythonパターンを含んでいます。

by suryast
本サイトは GitHub 上で公開されているオープンソースの SKILL.md ファイルをクロール・インデックス化したものです。 各スキルの著作権は原作者に帰属します。掲載に問題がある場合は info@alsel.co.jp または /takedown フォームよりご連絡ください。
原作者: sickn33 · sickn33/antigravity-awesome-skills · ライセンス: MIT