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校对网页的 JSON-LD 信息

让结构化数据与页面事实一致,检查实体、字段和验证结果。

需要 agent、页面内容及现有 JSON-LD;生成代码后仍需运行适用的结构化数据验证工具。

打开原始技能

安装与使用

  1. 下载 marketingskills 的固定提交,把 skills/schema 连同 references 复制到 Claude Code 项目的 .claude/skills/schema,并保留 LICENSE;其他宿主按其技能机制加载。
  2. 调用 schema,提供页面类型、可见正文、已有 JSON-LD 和真实的组织或产品字段;先确定要表达的实体与使用方。
  3. 要求逐项比较标记与正文,不补造价格、评论、评分、资质或用户数量;需要的数据缺失时保留待补项。
  4. 检查 schema.org 词汇和当前使用方支持的功能。使用 Schema.org Validator;若目标是 Google 当前支持的富结果,再用 Rich Results Test 与对应官方文档验证。
  5. 审核输出的 JSON-LD 和测试清单后再由站点维护者部署。数据有效、富结果资格与 AI 实际引用是不同结论,需要分别验证。

使用示例 编辑示意,非模型实测

输入

示意输入:产品页面正文写着月付 29 美元,现有 JSON-LD 的 offers.price 却是 19。

预期形式

示意产物,非实测:指出价格与可见正文不一致,要求确认当前价格;提供待审核的字段修正与验证步骤,不保证出现富结果或 AI 推荐。

来源与使用边界

作者
Corey Haines
许可
MIT
检查日期
2026-10-15

已核查固定版本具体技能、README 和 MIT 许可;未运行、未生成或验证用户站点的 schema。归入 GEO 的语义表达基础,不宣称结构化数据能直接提升 ChatGPT 推荐率;各搜索功能的当期支持需在使用时复核。

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