核心用法
AEO 是一款面向 AI 引擎优化（Answer Engine Optimization）的网站审计 CLI 工具，通过 npx @ainyc/aeo-audit@1 执行。核心能力覆盖六大模式：
| 模式 | 用途 |
|------|------|
| `audit` | 网站综合评分与诊断（默认） |
| `fix` | 根据审计结果自动修复代码 |
| `schema` | JSON-LD 结构数据验证与实体一致性检查 |
| `llms` | 生成/优化 `llms.txt` 与 `llms-full.txt` |
| `monitor` | 历史对比与竞品 Benchmark |
| `detect-platform` | 技术栈指纹检测（CMS/框架/托管商） |
典型命令结构
npx @ainyc/aeo-audit@1 "<url>" [mode] [flags] --format json
支持单页审计、整站 Sitemap 批量扫描（默认并发 5）、静态导出目录离线审计，以及本地开发服务器（需 --allow-local）。输出为结构化 JSON，包含总体评分、因子拆解、Top 优势与待修复项。
显著优点
- AI-Ready 专项优化：首创对
llms.txt/robots.txt Content-Signal/ A2A Agent Cards 的评分体系，直接回应 LLM 爬虫的内容发现需求。 - 内容协商陷阱检测：自动探测 Accept: text/markdown 请求下的 307 重定向问题（常见于 Astro/Vercel 站点），避免 AI 爬虫"看得见文件却读不到内容"。
- 灵活的运行时：支持线上 URL、本地静态构建产物、私有 IP/回环地址，覆盖 CI/CD 到生产全链路。
- 竞品技术侦察：
detect-platform可批量识别对手技术栈（WordPress/Next.js/Shopify 等），支持高置信度过滤与批量 URL 输入。 - CI 友好：
--require-meta强制在缺失 meta description 时返回 exit 1，可作为部署门禁；JSON 输出便于下游解析。
潜在局限与风险
| 局限 | 说明 |
|------|------|
| Lighthouse 单页限制 | `--lighthouse` 无法与 `--sitemap` 混用，全站性能审计需逐页调用或借助其他工具 |
| 静态模式信号缺失 | 离线审计无法检测 HTTP 响应头（X-Robots-Tag、Last-Modified、Link），可能漏判部分因子 |
| 修复模式需人工确认 | `fix` 模式虽自动生成代码建议，但需用户显式确认，无法完全无人值守 |
| Schema 深度依赖 sitemap | 若站点无标准 sitemap，子页面 Schema 验证需手动枚举 URL |
| 第三方依赖 | Lighthouse 评分依赖 Google PageSpeed Insights API，受限于其配额与可用性 |
适合人群
- SEO/技术营销团队：需要量化 AEO 成熟度并追踪修复进度的组织。
- 前端开发者：在 CI 中集成门禁，确保部署前结构化数据与 AI 可读文件合规。
- 竞品分析师：批量侦察行业站点技术栈与内容策略差异。
- 内容运营：生成面向 LLM 的
llms.txt摘要，提升被 AI 引用的概率。
常规风险
- SSRF 防护：默认拒绝私有/回环地址，需显式
--allow-local；但作用域仅限 CLI 指定单主机，跳转或 sitemap 中的其他私有 IP 仍被拦截。 - 输入注入：工具层已强制引用参数、拒绝 shell 元字符，但若封装脚本未遵循同样规则仍存在风险。
- API 配额：Lighthouse 模式依赖 PSI，高频调用需配置
PAGESPEED_API_KEY。 - 误修复风险：
fix模式涉及文件写入，虽要求用户确认，但在自动化管道中若被绕过可能引入回归。