我製作了一個 Claude Code 技能，用於檢查 AI 爬蟲能否讀取你的網站

許多網站依賴 JavaScript 渲染內容，但 AI 爬蟲（如 ClaudeBot、GPTBot、PerplexityBot、Bytespider、Meta-ExternalAgent）並不執行 JavaScript，它們只讀取伺服器返回的原始 HTML。這意味著一個在 Google 上排名良好的客戶端渲染網站（如使用 React、Vue、Svelte 等構建的單頁應用）可能在 AI 搜尋結果中完全不可見。如果你曾思考“為什麼我們有 Google 流量但來自 AI 的流量為零”，或者你釋出了一個炫酷的 SPA 但在 ChatGPT 中毫無蹤影，這幾乎總是原因。

為了解決這個問題，作者開發了一個 Claude Code 技能，用於檢查網站對 AI 爬蟲的可見性。該技能透過模擬非 JS 爬蟲的方式獲取頁面原始 HTML，然後評估真實內容以及關鍵 SEO 訊號（如標題、元描述、規範連結、Open Graph、JSON-LD 和可爬取連結）是否存在。每個頁面會得到三種判定之一：✅ VISIBLE（可見）——真實內容在原始 HTML 中，爬蟲可以讀取；⚠️ PARTIAL（部分可見）——只有一小部分在原始 HTML 中，主體內容由 JS 渲染；❌ INVISIBLE（不可見）——爬蟲收到一個空殼，沒有任何有用內容。該技能只診斷和開處方，不寫營銷文案、不做關鍵詞研究、不追逐反向連結。

安裝非常簡單：只需將專案資料夾放入 Claude Code 的技能目錄即可。個人使用：git clone ... ~/.claude/skills/ai-crawler-visibility；專案範圍：git clone ... ./.claude/skills/ai-crawler-visibility。無需 npm install、無需 API 金鑰、無需第三方包，分析器僅依賴 Python 3。

使用也很方便：只需用自然語言與 Claude Code 交流，技能會自動觸發，例如“為什麼我的網站在 ChatGPT 中不顯示？”、“我的新網站對 AI 搜尋引擎可見嗎？”、“我新增了 JSON-LD 但富結果仍未顯示”。你也可以直接執行捆綁的分析器：python3 scripts/check_visibility.py https://thesite.com，支援多個頁面或從 sitemap 中取樣（--sitemap 和 --limit）。新增 --json 可以程式化處理結果。注意始終檢查生產 URL，而不是 localhost，因為本地開發伺服器無法反映部署站點向爬蟲提供的方式。

報告示例：它會列出所有 URL 的判定結果，然後說明爬蟲實際看到的內容（如 / 可見文字數為 0，缺少元描述、規範連結、Open Graph、JSON-LD、可爬取連結），然後給出具體修復步驟（最高影響優先），最後給出如何確認修復的方法——檢視頁面原始碼（而非檢查元素），確認標題文本和 JSON-LD 出現在原始 HTML 中。

該技能不僅診斷問題，還提供框架特定的修復方案。例如，它可能建議使用特定的預渲染工具或靜態注入 JSON-LD，而不是泛泛地建議“考慮 SSR”。每次修復都附帶驗證步驟，確保問題得到解決。對於非開發人員，作者還提供了一個付費的 AI 爬蟲修復包，可自動將靜態 SEO + JSON-LD 注入 index.html，設定構建後預渲染，並透過審批門確保不觸及你的程式碼庫，然後重新執行診斷以證明修復生效。診斷功能始終免費。

工作原理簡版：導致頁面不可見的不是 User-Agent，而是不執行 JavaScript。（指令碼仍會傳送真實的機器人 UA 作為第二個請求以檢測服務端預渲染。）由 JavaScript 注入的 JSON-LD 對不渲染的爬蟲不可見，它必須出現在原始 HTML 中。水合（Hydration）沒問題，因為它將事件處理程序附加到已渲染的 HTML，內容已在。純客戶端渲染（CSR）才是問題。“檢視頁面原始碼”顯示原始 HTML（爬蟲看到的），“檢查”顯示渲染後的 DOM（爬蟲不看到的）。始終用檢視頁面原始碼來驗證。

該專案使用 MIT 許可證，由 Novae Systems 構建——為本地企業提供網站、AI 自動化和 SEO 服務。