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搜索结构化数据，共找到 216 条记录

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PUA调查问卷命令行工具

该工具是一个命令行别名，用于执行结构化的PUA调查问卷。它能引导用户完成调查过程，并在本地保存用户的回答数据。同时，它还负责管理配置文件的创建与更新，适用于需要与Codex/Claude Code环境集成的开发场景。

本地SEO优化与分析

AgriciDaniel/claude-seo

本工具提供全面的本地SEO分析，覆盖谷歌商家资料（GBP）优化、NAP一致性、引用健康度、评论信号和本地结构化数据。适用于多门店或需要提升本地搜索排名的企业进行优化。

YouTube视频转录到知识库

sickn33/antigravity-awesome-skills

本工具用于将单个YouTube视频的完整字幕和丰富元数据提取并清洗。它使用yt-dlp获取字幕，移除时间标记，并抓取视频元数据（如标题、频道、日期）。最终输出为结构化的Markdown文件，非常适合用于知识库的构建和后续的知识图谱提取。

结构化数据标记与SEO优化

aitytech/agentkits-marketing

本技能旨在教授如何使用JSON-LD格式实现schema.org结构化数据标记。内容涵盖从页面类型评估、理解核心原则到实际应用（包括产品、文章、组织、FAQ等多种类型）。掌握此技能后，能够为网站优化结构化数据，提升搜索引擎对内容理解度，从而获取富媒体搜索结果，显著提高搜索排名和点击率。

网站结构化数据标记指南

coreyhaines31/marketingskills

本指南详细指导如何使用结构化数据标记（Schema Markup）优化网站内容。内容涵盖了使用JSON-LD的最佳实践、不同Schema类型（如产品、FAQ、文章）的应用，帮助搜索引擎更准确理解页面内容，从而提升在Google搜索结果中的富媒体展示效果和整体SEO表现。

答案引擎优化：AI引用源构建

alirezarezvani/claude-skills

AEO（答案引擎优化）是一种内容优化方法，目标不是提升搜索引擎排名，而是让大型语言模型（如ChatGPT、Gemini）引用您的内容作为权威信息源。本技能用于审计内容，增强E-E-A-T信号，通过结构化数据和事实密度提升内容的可信度，帮助您在AI搜索时代建立权威的内容壁垒。

优化 Simplicité 日志并结构化

optimize-simplicite-logs

github/awesome-copilot

该技能用于解析原始、复杂的 Simplicité 日志文件（.txt），并将其转换为结构化的 JSON 格式。它能够过滤掉冗余的噪声数据，仅提取关键字段（如时间戳、日志级别、正文），从而显著降低AI上下文窗口所需的Token量，提高排错效率。

PDF转换智能路由器：结构化数据提取

pdf-conversion-router

sickn33/antigravity-awesome-skills

本技能旨在作为PDF转换的智能路由器。它不会执行简单的文本提取，而是首先分析PDF的类型（如扫描件、医疗报告、表格密集型）和目标格式。然后，它会选择最佳的转换工具和参数组合，以确保数据结构、表格和标签值等信息的保真度和可读性，适用于任何需要高精度、结构化数据提取的复杂场景。

文档到数学问题规范提取

sickn33/antigravity-awesome-skills

这是一个高级技能，用于将叙述性的技术文档、研究论文节选或自然语言问题描述，系统地转化为结构化的数学问题规范（MPS）。它能够精确提取变量、约束条件、优化目标和不确定性参数，并严格遵循零推理协议，确保所有输出内容均有原文证据支撑，适用于工程和数据科学领域的模型构建。

本地文档结构化与PDF解析

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

LiteParse是一个快速、开源且本地化的文档解析器，专注于从PDF、图片和Office文件提取具备空间信息的文本。它能输出带边界框（bounding box）的结构化JSON数据，非常适合构建高级RAG系统、知识库构建和复杂数据流水线，无需依赖任何云API，支持OCR和批量处理。

网页结构化数据生成器

schema-markup-generator

sickn33/antigravity-awesome-skills

用于为网站、博客、FAQ、SaaS工具等各类页面生成和实现JSON-LD结构化数据。通过优化Schema标记，可以帮助提升内容在搜索引擎中的展示效果（富媒体结果），并增强其可被AI系统理解的能力，是提升SEO表现力的关键技能。

周度CRM数据报告生成

weekly-crm-report

FrancyJGLisboa/agent-skill-creator

本技能用于处理原始的周度CRM导出CSV文件，生成干净的区域销售汇总报告。它能够自动完成数据去重和按区域的总额计算，最终输出结构化的JSON格式。非常适用于自动化报告流程或准备仪表板数据。

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