AgriciDaniel/jev-seo

Live SEO audit for any website from one homepage URL, judged by Jev. PDF, XLSX and Markdown reports.

jev‑seo란 무엇인가?

jev‑seo는 홈페이지 URL만으로 모든 웹사이트에 대한 라이브 SEO 감사를 수행하는 Python 도구입니다. 사이트를 크롤링하고, 52개의 Google 권장 규칙에 대해 확인하고, PageSpeed Insights를 통해 Core Web Vitals를 측정한 다음, Jev(TypeSafe의 "System One" LLM)에게 각 페이지에 대한 일련의 유형화된 질문(예: 페이지 유형, 검색 의도, 유용성)을 보냅니다. 답변은 점수화되고 우선순위가 지정되며 공유 가능한 세 가지 보고서로 변환됩니다.

PDF – 표지, 경영진 요약, 스코어카드, 차트, 실행 가능한 권장 사항이 포함된 고객 친화적인 문서.
XLSX – 각 수정 사항에 ID, 우선순위, 영향, 노력, 출처가 있는 편집 가능한 작업 추적기.
Markdown – 차트가 포함된 GitHub/Obsidian 친화적인 버전.

이 도구는 Claude Code 스킬(/jev‑seo https://example.com) 또는 명령줄에서 실행할 수 있습니다.

작동 방식(하이레벨 파이프라인)

크롤링 – 예의 바르게, robots.txt를 존중하고, 사이트맵을 따르고, 리디렉션, 끊어진 링크, 표준 태그, 구조화된 데이터를 기록하고, Playwright로 JavaScript 전용 페이지를 렌더링할 수 있습니다(선택 사항).
규칙 확인 – 크롤링 가능성, 색인, 온페이지 요소, 구조화된 데이터, 성능, 보안, AI 크롤러 액세스를 다루는 52개의 SEO 규칙을 적용합니다.
Core Web Vitals – Google PageSpeed Insights(무료 API)에서 Lighthouse 점수를 가져옵니다.
Jev 판단 – TypeSafe Jev 모델(페이지당 약 0.00015 USD)에 유형화된 프롬프트를 보내 13개의 페이지 수준 및 5개의 사이트 수준 질문에 대한 확률적 답변을 얻습니다.
(선택 사항) 전체 모드 – DataForSEO(사이트당 약 0.30 USD)의 키워드 순위, 트래픽 추정치, 경쟁업체, 백링크, 실시간 SERP 데이터로 감사를 강화합니다.
점수 및 순위 – 규칙 결과, Jev 확률, 선택적 SEO 데이터를 결합하여 숫자 점수와 우선순위가 지정된 수정 목록을 만듭니다.
보고서 생성 – 단일 audit.json이 PDF(WeasyPrint 경유), Excel 통합 문서, Markdown 출력을 구동합니다.

주요 기능

기능	중요성
라이브 크롤링(정적 템플릿 아님)	감사가 JavaScript로 렌더링된 콘텐츠를 포함하여 사이트의 현재 상태를 반영하도록 보장합니다.
Jev 기반 판단	페이지 의도, 유용성, 신뢰성 등에 대한 LLM 기반 평가를 추가하고 투명성을 위해 확률을 저장합니다.
순위가 매겨지고 설명 가능한 수정	각 권장 사항에는 ID, 우선순위, 영향, 노력, 증거, 출처 링크가 포함되어 개발자나 콘텐츠 팀에 쉽게 인계할 수 있습니다.
단일 소스에서 세 가지 출력 형식	고객용 PDF, 프로젝트 추적용 XLSX, 버전 관리 문서용 Markdown.
비용 제어 API 사용	내장된 상한(`--jev-budget`, `--dfs-budget`)과 보고서의 비용 원장으로 지출을 예측 가능하게 유지합니다.
선택적 DataForSEO 강화	더 깊은 SEO 그림을 위해 키워드 기회, 경쟁사 분석, 백링크 데이터를 추가합니다(유료).
오프라인 테스트 스위트	단위 테스트는 네트워크 호출 없이 실행되어 API 크레딧을 소비하지 않고 핵심 로직이 작동하는지 확인합니다.

누가 사용할 수 있나요?

SEO 컨설턴트 – 고객과 공유할 빠르고 재현 가능한 감사가 필요한 분.
웹 개발자 / 제품 팀 – 구체적이고 우선순위가 지정된 기술 SEO 수정 목록을 찾는 분.
콘텐츠 전략가 – 키워드 및 SERP 인사이트에 관심이 있는 분(--full 모드 경유).
AI에 정통한 마케터 – LLM(Jev)이 사이트 품질을 어떻게 평가하는지 확인하고 이러한 판단을 워크플로에 통합하려는 분.

시작하기(빠른 단계)

# 클론 및 가상 환경 설정
git clone https://github.com/AgriciDaniel/jev-seo.git
cd jev-seo
python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# TypeSafe API 키 추가(Jev에는 선택 사항, 전체 모드에는 필수)
cp .env.example .env   # .env를 편집하고 TYPESAFE_API_KEY 설정

# 기본 감사 실행
bin/jevseo run https://example.com

선택 사항: JavaScript 렌더링을 위해 Playwright를 설치하고, 강화 모드를 위해 DataForSEO 자격 증명을 설치합니다.

제한 사항 및 주의 사항

샘플링 – 대규모 사이트는 기본적으로 60페이지 상한으로 제한됩니다. 보고서는 샘플링이 발생할 때 이를 명시합니다.
Jev 보정 – LLM의 임계값은 아직 인간 SEO 전문가와 벤치마킹되지 않았습니다.
PageSpeed 변동 – Lighthouse 점수는 실행 간에 변동될 수 있습니다.
트래픽 또는 순위 추적 없음 – 이 도구는 증거 스냅샷이지 순위 추적기나 분석 플랫폼이 아닙니다.

라이선스

MIT 라이선스. PDF에 번들된 글꼴은 SIL Open Font License에 따라 제공됩니다.

위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다. 외부 가정은 추가되지 않았습니다.