AI検索のためのESLint。 あなたのWebサイトがAI検索に対応しているかを監査します — AIクローラーのアクセス可否、llms.txt、構造化データ、引用されやすさをチェック。
--- ## 30秒クイックスタート インストール不要、設定不要: ```bash npx @iliasabk/geolint check yoursite.com ``` geolintはページ、`robots.txt`、`llms.txt`を取得し、**51個の既知のAIクローラートークン**に対して あなたの`robots.txt`を評価し、**52の監査ルール**を実行して、各検出項目に具体的な修正方法を 添えたスコア付きレポートを出力します。 ## なぜgeolint？ - **AIの回答が新しいフロントページです。** ChatGPT、Perplexity、Claude、Copilot、Google AI Overviewsは、クローラーがあなたのページを取得・引用できるかどうかでトラフィックを送ります——あるいは送りません。 - **多くのサイトが意図せずAIクローラーをブロックしたり混乱させたりしています。** 古い`Disallow: /`、ステージング環境で残った`noindex`、JavaScriptを実行しないクローラーからは空に見えるクライアントサイドレンダリングのページなど。 - **既存ツールの多くはブロックリスト型かスコア表示型です。** すべてをブロックするよう勧めるか、改善方法のない数字を返すだけ。geolintは*リンター*です: 具体的な検出項目、具体的な修正方法、そしてすべてのプルリクエストでCI実行可能。 ## 何をチェックするか 5カテゴリ・52ルール — `geolint rules`ですべてのルールを一覧でき、[docs/rules.md](../rules.md)には各ルールのチェック内容・重要性・修正方法が記載されています: | カテゴリ | ルール数 | 例 | | --- | ---: | --- | | AIクローラーアクセス | 10 | `ai-crawler/search-bots-blocked`、`ai-crawler/wildcard-block-all`、`ai-crawler/user-fetch-bypass`、`ai-crawler/stale-tokens` | | llms.txt | 12 | `llms-txt/missing`、`llms-txt/invalid-structure`、`llms-txt/broken-links`、`llms-txt/relative-links` | | 構造化データ | 7 | `schema/no-jsonld`、`schema/invalid-jsonld`、`schema/missing-article-fields` | | 引用されやすさ | 12 | `content/thin-content`、`content/no-h1`、`content/missing-dates`、`content/no-question-headings` | | 技術的基盤 | 11 | `technical/client-rendered`、`technical/https`、`technical/slow-response`、`technical/sitemap-missing` | ## CI/CDでの実行 ### GitHub Action ```yaml - uses: iliasabk/geolint@v1 id: geolint with: url: https://example.com fail-under: 80 - uses: github/codeql-action/upload-sarif@v3 if: always() with: sarif_file: ${{ steps.geolint.outputs.sarif-file }} ``` このActionはスコア/グレードのstep出力、GitHub Code Scanning向けのSARIFレポート、ジョブサマリーやPRコメント向けのMarkdownレポートを生成します。SARIFアップロード、PRコメントの更新、ベースラインとの差分検出などのレシピは[docs/github-action.md](../github-action.md)を参照してください。 ### その他のCI環境 ```bash npx @iliasabk/geolint check https://example.com --fail-under 80 ``` スコアがしきい値を下回る（または`--baseline`比較で検出項目が悪化する）場合は終了コード`1`、それ以外は`0`を返します — GitLab CI、CircleCI、npmスクリプト、デプロイ前フックと互換性があります。 ### READMEバッジでスコアを表示 ```bash npx @iliasabk/geolint check https://example.com --badge # → geolint-badge.svgを生成し、貼り付け用のMarkdownを出力 ``` ## 出力フォーマット `-f pretty`（デフォルト）はターミナルレポートを描画します。機械可読フォーマット: - `-f json` — 完全な`ScanReport`: 検出項目、カテゴリ別スコア、ボットアクセスマトリクス - `-f sarif` — SARIF 2.1.0。GitHub Code Scanningに直接アップロード可能 - `-f markdown` — PRコメントやジョブサマリー向けの整形済みテーブル - `-f html` — 自己完結型のインタラクティブレポート（スコアリング、検出項目フィルター、ボットマトリクス）。共有可能・ホスティング可能 `-o report.json`でファイルに出力。stdoutはパイプ用にクリーンなままです。 ## プログラマティックAPI ```ts import { scan } from '@iliasabk/geolint'; const report = await scan('https://example.com', { ignore: ['technical/https'], timeout: 10_000, }); console.log(report.score, report.grade); // 例: 86 'B' for (const f of report.findings) { console.log(f.severity, f.ruleId, f.message, f.fix); } ``` ## AIアシスタントとの連携（MCP） `geolint mcp`はstdio経由で[Model Context Protocol](https://modelcontextprotocol.io)を実装しています — Claude Desktop、Cursor、VS Code、Windsurfがネイティブツールとして直接サイトを監査し、`llms.txt`を生成し、URLを比較できます: ```jsonc // claude_desktop_config.json / ~/.cursor/mcp.json { "mcpServers": { "geolint": { "command": "npx", "args": ["-y", "@iliasabk/geolint", "mcp"] } } } ```