feat(seo-schema-generator): merge site-extraction + source-to-schema into one skill
Unify the two schema-generation scenarios into a single slot-17 skill, both feeding one claims register -> build -> validate(16) pipeline: - Mode 1 (existing site): NEW scripts/extract_site_claims.py turns URLs / local HTML / a directory into a claims register. Existing JSON-LD -> CONFIRMED; title/OpenGraph -> PENDING (never auto-shipped). + site-extraction-methodology.md and bundled fixtures/site/ demo pages. - Mode 2 (not-yet-published site): land the source-to-schema engine (build_schema_drafts.py, type_templates.json, claims/source registers, 3 refs, sample_claims.csv) from the Desktop builder. - Rewrite SKILL.md (v2.0) around the two-mode framing; the claims register is the shared pivot. Only CONFIRMED, non-conflicting claims become schema; unfilled template slots are pruned, never emitted as placeholders. - Retire the old template-fill generator (code/ + desktop/); update root CLAUDE.md. Self-tested both chains end-to-end: Mode 2 sample -> build -> validate PASS (P0=0); Mode 1 fixtures -> extract -> build -> validate PASS (P0=0), JSON-LD round-trips with nested address intact. Fixed two adapter bugs (nested node promotion; relative-path URI). Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
@@ -39,7 +39,7 @@ This is a Claude Skills collection repository containing:
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| 14 | seo-core-web-vitals | LCP, CLS, FID, INP metrics | "Core Web Vitals", "page speed" |
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| 15 | seo-search-console | GSC data analysis | "Search Console", "rankings" |
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| 16 | seo-schema-validator | Structured data validation | "validate schema", "JSON-LD" |
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| 17 | seo-schema-generator | Schema markup creation | "generate schema", "create JSON-LD" |
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| 17 | seo-schema-generator | JSON-LD generation — Mode 1 from existing site, Mode 2 from collected sources → claims register → drafts → validate (16) | "generate schema", "create JSON-LD", "source-to-schema", "schema from site" |
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||||
| 18 | seo-local-audit | NAP, GBP, citations | "local SEO", "Google Business Profile" |
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| 19 | seo-keyword-strategy | Keyword expansion, intent, clustering, gaps | "keyword research", "keyword strategy" |
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| 20 | seo-serp-analysis | Google/Naver SERP features, competitor positions | "SERP analysis", "SERP features" |
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||||
|
||||
126
custom-skills/17-seo-schema-generator/SKILL.md
Normal file
126
custom-skills/17-seo-schema-generator/SKILL.md
Normal file
@@ -0,0 +1,126 @@
|
||||
---
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||||
name: 17-seo-schema-generator
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||||
description: |
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||||
Generates validation-ready JSON-LD structured data for a site, covering BOTH
|
||||
scenarios: (1) from an existing website — extract facts from live pages; and
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||||
(2) from collected sources for a not-yet-published site — reconcile conflicting
|
||||
facts into a provenance-tracked claims register. Both modes emit the same claims
|
||||
register, build pruned drafts from type templates (no placeholders shipped), and
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||||
hand off to 16-seo-schema-validator (generate -> validate, gate = zero P0).
|
||||
Triggers: generate schema, create JSON-LD, schema markup, structured data generator,
|
||||
source-to-schema, pre-launch schema, claims register, 스키마 생성, 스키마 저작,
|
||||
구조화 데이터 생성, 미발행 사이트 스키마, 기존 사이트 스키마 추출.
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||||
version: "2.0"
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||||
author: OurDigital / D.intelligence
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environment: Code
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||||
---
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# SEO Schema Generator (17)
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||||
Author JSON-LD for a site — whether the pages already exist or the site is not yet
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published. Both cases are error-prone for the same reason: facts must be turned into
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schema without leaking conflicts, gaps, or placeholders. This skill makes that reliable
|
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by routing **both scenarios through one pivot — a claims register** — then generating
|
||||
pruned drafts that hand off cleanly to the `16-seo-schema-validator` gate.
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||||
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**Generate (17) → Validate (16).** This skill produces drafts; 16 is the QA gate.
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||||
## Two modes, one pipeline
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The only thing that differs between the scenarios is **where facts come from**.
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Everything after the claims register is identical.
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||||
| | **Mode 1 — from an existing site** | **Mode 2 — from collected sources** |
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|---|---|---|
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||||
| When | Site has pages but lacks (or needs better) schema | Site not published yet (no DOM) |
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||||
| Source of truth | the live pages | scattered, conflicting sources (DART, Wikidata, brochures) |
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||||
| Seed the register with | `scripts/extract_site_claims.py` | manual research → `templates/claims-register.csv` |
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||||
| Hard part | extraction & mapping | authority hierarchy + entity reconciliation |
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||||
| Conflicts | rare (one source) | frequent → resolve before shipping |
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||||
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||||
```
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||||
Mode 1 (extract_site_claims.py)─┐
|
||||
├─▶ claims_register.csv ─▶ build_schema_drafts.py ─▶ drafts/*.jsonld
|
||||
Mode 2 (research + register)────┘ (the pivot) └─▶ schema_drafts_dataset.csv
|
||||
│
|
||||
16-seo-schema-validator ▼ (gate: zero P0)
|
||||
```
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||||
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||||
## The claims register — the core idea
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||||
A **claims register** is a provenance-tracked, conflict-resolved fact table. Columns:
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||||
`entity_id, entity_type, property, value, lang, url, source_ids, authority, confidence,
|
||||
conflict, status, note`. Dotted `property` paths nest (`address.streetAddress`);
|
||||
pipe-separate array values (`a|b|c`).
|
||||
|
||||
**Only `CONFIRMED`, non-conflicting claims become schema.** Everything else (PENDING,
|
||||
CONFLICT, REJECTED, EMPTY) is excluded and reported — never shipped. An unfilled
|
||||
template slot is **deleted**, never emitted as `{{…}}` or `TODO` (placeholder leakage
|
||||
is the #1 pre-launch P0).
|
||||
|
||||
## How to run
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||||
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||||
```bash
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||||
# Try the bundled sample first (Mode 2)
|
||||
python scripts/make_sample.py
|
||||
python scripts/build_schema_drafts.py fixtures/sample_claims.csv --out drafts_out
|
||||
|
||||
# MODE 1 — existing site → register (URLs, or local .html / a directory offline)
|
||||
python scripts/extract_site_claims.py https://example.com/ https://example.com/about \
|
||||
--out site_claims
|
||||
# review site_claims/claims_register.csv (confirm PENDING rows), then build:
|
||||
python scripts/build_schema_drafts.py site_claims/claims_register.csv --out drafts_out
|
||||
|
||||
# MODE 2 — collected sources → register (fill templates/claims-register.csv by hand)
|
||||
python scripts/build_schema_drafts.py path/to/claims_register.csv --out drafts_out
|
||||
|
||||
# HAND OFF TO THE GATE (must reach zero P0)
|
||||
python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py \
|
||||
drafts_out/schema_drafts_dataset.csv --out qa_out
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Outputs
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||||
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||||
- `drafts/*.jsonld` — one pruned draft per entity (× language).
|
||||
- `schema_drafts_dataset.csv` — directly consumable by `16-seo-schema-validator`.
|
||||
- `build_report.md` — entities built + **excluded claims** (PENDING / CONFLICT / EMPTY) with reasons.
|
||||
- (Mode 1 also) `claims_register.csv` + `extraction_report.md`.
|
||||
|
||||
## Stage gates (설계→개발→테스트→안정화→런칭 후)
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||||
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||||
- **G1 설계** — Lock the entity→type map (`references/entity-and-type-map.md`). Mode 2: source
|
||||
register complete (≥2 sources/entity). *DoD:* every entity has an assigned type + required list.
|
||||
- **G2 개발** — Seed the register (Mode 1 extract / Mode 2 research), reconcile to `CONFIRMED`,
|
||||
conflicts = 0, run the builder → drafts have **zero placeholders**.
|
||||
- **G3 테스트** — Validate (16): **zero P0**; triage P1; fact-accuracy sign-off via `templates/review-guide.md` (report-based, not raw JSON).
|
||||
- **G4 안정화** — Google Rich Results Test green on a sample; re-run shows no regression.
|
||||
- **G5 런칭 후** — live schema == drafts; GSC "Rich results" no new errors.
|
||||
|
||||
## References & templates
|
||||
|
||||
- Mode 1 SOP: `references/site-extraction-methodology.md`.
|
||||
- Mode 2 SOP (9 steps): `references/source-to-schema-methodology.md`.
|
||||
- Source authority ranking: `references/source-authority-hierarchy.md`.
|
||||
- Entity→type scoping: `references/entity-and-type-map.md`.
|
||||
- Registers + review guide: `templates/claims-register.csv`, `templates/source-register.csv`, `templates/review-guide.md`.
|
||||
|
||||
## Templates included
|
||||
|
||||
`scripts/type_templates.json` covers Organization, WebSite, Hotel, Person, JobPosting,
|
||||
VideoObject, FAQPage. Required props are aligned with the validator's rule set, so a
|
||||
fully confirmed entity passes the gate. **Add a type = add a template block (edit JSON only).**
|
||||
|
||||
## Limits & honesty
|
||||
|
||||
- Quality of drafts == quality of the register. Garbage-in still produces gaps — but
|
||||
reported, never as placeholders.
|
||||
- Mode 1 inference (title/OpenGraph) is seeded as `PENDING` and will NOT ship until a
|
||||
human confirms it; existing JSON-LD is seeded `CONFIRMED`. If a site already has good
|
||||
JSON-LD, prefer auditing it directly with `16` Mode B.
|
||||
- Authoritative rich-result eligibility still needs Google's online test on a sample at G4.
|
||||
|
||||
## Integration
|
||||
|
||||
- **→ 16-seo-schema-validator**: the dataset CSV is the handoff; the gate is `zero P0`.
|
||||
- **→ seo-comprehensive-audit**: post-launch (G5) uses the validator's Mode B as audit stage 4.
|
||||
- This skill is a one-time-per-site authoring workflow, **not** an audit-pipeline stage.
|
||||
@@ -1,156 +0,0 @@
|
||||
# CLAUDE.md
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||||
|
||||
## Overview
|
||||
|
||||
Schema markup generator: create JSON-LD structured data from templates for various content types.
|
||||
|
||||
## Quick Start
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r scripts/requirements.txt
|
||||
|
||||
# Generate Organization schema
|
||||
python scripts/schema_generator.py --type organization --url https://example.com
|
||||
|
||||
# Generate from template
|
||||
python scripts/schema_generator.py --template templates/article.json --data article_data.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Scripts
|
||||
|
||||
| Script | Purpose |
|
||||
|--------|---------|
|
||||
| `schema_generator.py` | Generate schema markup |
|
||||
| `base_client.py` | Shared utilities |
|
||||
|
||||
## Supported Schema Types
|
||||
|
||||
| Type | Template | Use Case |
|
||||
|------|----------|----------|
|
||||
| Organization | `organization.json` | Company/brand info |
|
||||
| LocalBusiness | `local_business.json` | Physical locations |
|
||||
| Article | `article.json` | Blog posts, news |
|
||||
| Product | `product.json` | E-commerce items |
|
||||
| FAQPage | `faq.json` | FAQ sections |
|
||||
| BreadcrumbList | `breadcrumb.json` | Navigation path |
|
||||
| WebSite | `website.json` | Site-level info |
|
||||
|
||||
## Usage Examples
|
||||
|
||||
### Organization
|
||||
```bash
|
||||
python scripts/schema_generator.py --type organization \
|
||||
--name "Company Name" \
|
||||
--url "https://example.com" \
|
||||
--logo "https://example.com/logo.png"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### LocalBusiness
|
||||
```bash
|
||||
python scripts/schema_generator.py --type localbusiness \
|
||||
--name "Restaurant Name" \
|
||||
--address "123 Main St, City, State 12345" \
|
||||
--phone "+1-555-123-4567" \
|
||||
--hours "Mo-Fr 09:00-17:00"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Article
|
||||
```bash
|
||||
python scripts/schema_generator.py --type article \
|
||||
--headline "Article Title" \
|
||||
--author "Author Name" \
|
||||
--published "2024-01-15" \
|
||||
--image "https://example.com/image.jpg"
|
||||
```
|
||||
|
||||
### FAQPage
|
||||
```bash
|
||||
python scripts/schema_generator.py --type faq \
|
||||
--questions questions.json
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Output
|
||||
|
||||
Generated JSON-LD ready for insertion:
|
||||
|
||||
```html
|
||||
<script type="application/ld+json">
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "Company Name",
|
||||
"url": "https://example.com",
|
||||
"logo": "https://example.com/logo.png"
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Template Customization
|
||||
|
||||
Templates in `templates/` can be modified. Required fields are marked:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Article",
|
||||
"headline": "{{REQUIRED}}",
|
||||
"author": {
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{REQUIRED}}"
|
||||
},
|
||||
"datePublished": "{{REQUIRED}}",
|
||||
"image": "{{RECOMMENDED}}"
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Validation
|
||||
|
||||
Generated schemas are validated before output:
|
||||
- Syntax correctness
|
||||
- Required properties present
|
||||
- Schema.org vocabulary compliance
|
||||
|
||||
Use skill 13 (schema-validator) for additional validation.
|
||||
|
||||
## Dependencies
|
||||
|
||||
```
|
||||
jsonschema>=4.21.0
|
||||
requests>=2.31.0
|
||||
python-dotenv>=1.0.0
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Notion Output (Required)
|
||||
|
||||
**IMPORTANT**: All audit reports MUST be saved to the OurDigital SEO Audit Log database.
|
||||
|
||||
### Database Configuration
|
||||
|
||||
| Field | Value |
|
||||
|-------|-------|
|
||||
| Database ID | `2c8581e5-8a1e-8035-880b-e38cefc2f3ef` |
|
||||
| URL | https://www.notion.so/dintelligence/2c8581e58a1e8035880be38cefc2f3ef |
|
||||
|
||||
### Required Properties
|
||||
|
||||
| Property | Type | Description |
|
||||
|----------|------|-------------|
|
||||
| Issue | Title | Report title (Korean + date) |
|
||||
| Site | URL | Audited website URL |
|
||||
| Category | Select | Technical SEO, On-page SEO, Performance, Schema/Structured Data, Sitemap, Robots.txt, Content, Local SEO |
|
||||
| Priority | Select | Critical, High, Medium, Low |
|
||||
| Found Date | Date | Audit date (YYYY-MM-DD) |
|
||||
| Audit ID | Rich Text | Format: [TYPE]-YYYYMMDD-NNN |
|
||||
|
||||
### Language Guidelines
|
||||
|
||||
- Report content in Korean (한국어)
|
||||
- Keep technical English terms as-is (e.g., SEO Audit, Core Web Vitals, Schema Markup)
|
||||
- URLs and code remain unchanged
|
||||
|
||||
### Example MCP Call
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
mcp-cli call notion/API-post-page '{"parent": {"database_id": "2c8581e5-8a1e-8035-880b-e38cefc2f3ef"}, "properties": {...}}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
@@ -1,207 +0,0 @@
|
||||
"""
|
||||
Base Client - Shared async client utilities
|
||||
===========================================
|
||||
Purpose: Rate-limited async operations for API clients
|
||||
Python: 3.10+
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import asyncio
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
from asyncio import Semaphore
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from typing import Any, Callable, TypeVar
|
||||
|
||||
from dotenv import load_dotenv
|
||||
from tenacity import (
|
||||
retry,
|
||||
stop_after_attempt,
|
||||
wait_exponential,
|
||||
retry_if_exception_type,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# Load environment variables
|
||||
load_dotenv()
|
||||
|
||||
# Logging setup
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
|
||||
)
|
||||
|
||||
T = TypeVar("T")
|
||||
|
||||
|
||||
class RateLimiter:
|
||||
"""Rate limiter using token bucket algorithm."""
|
||||
|
||||
def __init__(self, rate: float, per: float = 1.0):
|
||||
"""
|
||||
Initialize rate limiter.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
rate: Number of requests allowed
|
||||
per: Time period in seconds (default: 1 second)
|
||||
"""
|
||||
self.rate = rate
|
||||
self.per = per
|
||||
self.tokens = rate
|
||||
self.last_update = datetime.now()
|
||||
self._lock = asyncio.Lock()
|
||||
|
||||
async def acquire(self) -> None:
|
||||
"""Acquire a token, waiting if necessary."""
|
||||
async with self._lock:
|
||||
now = datetime.now()
|
||||
elapsed = (now - self.last_update).total_seconds()
|
||||
self.tokens = min(self.rate, self.tokens + elapsed * (self.rate / self.per))
|
||||
self.last_update = now
|
||||
|
||||
if self.tokens < 1:
|
||||
wait_time = (1 - self.tokens) * (self.per / self.rate)
|
||||
await asyncio.sleep(wait_time)
|
||||
self.tokens = 0
|
||||
else:
|
||||
self.tokens -= 1
|
||||
|
||||
|
||||
class BaseAsyncClient:
|
||||
"""Base class for async API clients with rate limiting."""
|
||||
|
||||
def __init__(
|
||||
self,
|
||||
max_concurrent: int = 5,
|
||||
requests_per_second: float = 3.0,
|
||||
logger: logging.Logger | None = None,
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
Initialize base client.
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
max_concurrent: Maximum concurrent requests
|
||||
requests_per_second: Rate limit
|
||||
logger: Logger instance
|
||||
"""
|
||||
self.semaphore = Semaphore(max_concurrent)
|
||||
self.rate_limiter = RateLimiter(requests_per_second)
|
||||
self.logger = logger or logging.getLogger(self.__class__.__name__)
|
||||
self.stats = {
|
||||
"requests": 0,
|
||||
"success": 0,
|
||||
"errors": 0,
|
||||
"retries": 0,
|
||||
}
|
||||
|
||||
@retry(
|
||||
stop=stop_after_attempt(3),
|
||||
wait=wait_exponential(multiplier=1, min=2, max=10),
|
||||
retry=retry_if_exception_type(Exception),
|
||||
)
|
||||
async def _rate_limited_request(
|
||||
self,
|
||||
coro: Callable[[], Any],
|
||||
) -> Any:
|
||||
"""Execute a request with rate limiting and retry."""
|
||||
async with self.semaphore:
|
||||
await self.rate_limiter.acquire()
|
||||
self.stats["requests"] += 1
|
||||
try:
|
||||
result = await coro()
|
||||
self.stats["success"] += 1
|
||||
return result
|
||||
except Exception as e:
|
||||
self.stats["errors"] += 1
|
||||
self.logger.error(f"Request failed: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
async def batch_requests(
|
||||
self,
|
||||
requests: list[Callable[[], Any]],
|
||||
desc: str = "Processing",
|
||||
) -> list[Any]:
|
||||
"""Execute multiple requests concurrently."""
|
||||
try:
|
||||
from tqdm.asyncio import tqdm
|
||||
has_tqdm = True
|
||||
except ImportError:
|
||||
has_tqdm = False
|
||||
|
||||
async def execute(req: Callable) -> Any:
|
||||
try:
|
||||
return await self._rate_limited_request(req)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
return {"error": str(e)}
|
||||
|
||||
tasks = [execute(req) for req in requests]
|
||||
|
||||
if has_tqdm:
|
||||
results = []
|
||||
for coro in tqdm.as_completed(tasks, total=len(tasks), desc=desc):
|
||||
result = await coro
|
||||
results.append(result)
|
||||
return results
|
||||
else:
|
||||
return await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
|
||||
|
||||
def print_stats(self) -> None:
|
||||
"""Print request statistics."""
|
||||
self.logger.info("=" * 40)
|
||||
self.logger.info("Request Statistics:")
|
||||
self.logger.info(f" Total Requests: {self.stats['requests']}")
|
||||
self.logger.info(f" Successful: {self.stats['success']}")
|
||||
self.logger.info(f" Errors: {self.stats['errors']}")
|
||||
self.logger.info("=" * 40)
|
||||
|
||||
|
||||
class ConfigManager:
|
||||
"""Manage API configuration and credentials."""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
load_dotenv()
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def google_credentials_path(self) -> str | None:
|
||||
"""Get Google service account credentials path."""
|
||||
# Prefer SEO-specific credentials, fallback to general credentials
|
||||
seo_creds = os.path.expanduser("~/.credential/ourdigital-seo-agent.json")
|
||||
if os.path.exists(seo_creds):
|
||||
return seo_creds
|
||||
return os.getenv("GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS")
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def pagespeed_api_key(self) -> str | None:
|
||||
"""Get PageSpeed Insights API key."""
|
||||
return os.getenv("PAGESPEED_API_KEY")
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def custom_search_api_key(self) -> str | None:
|
||||
"""Get Custom Search API key."""
|
||||
return os.getenv("CUSTOM_SEARCH_API_KEY")
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def custom_search_engine_id(self) -> str | None:
|
||||
"""Get Custom Search Engine ID."""
|
||||
return os.getenv("CUSTOM_SEARCH_ENGINE_ID")
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def notion_token(self) -> str | None:
|
||||
"""Get Notion API token."""
|
||||
return os.getenv("NOTION_TOKEN") or os.getenv("NOTION_API_KEY")
|
||||
|
||||
def validate_google_credentials(self) -> bool:
|
||||
"""Validate Google credentials are configured."""
|
||||
creds_path = self.google_credentials_path
|
||||
if not creds_path:
|
||||
return False
|
||||
return os.path.exists(creds_path)
|
||||
|
||||
def get_required(self, key: str) -> str:
|
||||
"""Get required environment variable or raise error."""
|
||||
value = os.getenv(key)
|
||||
if not value:
|
||||
raise ValueError(f"Missing required environment variable: {key}")
|
||||
return value
|
||||
|
||||
|
||||
# Singleton config instance
|
||||
config = ConfigManager()
|
||||
@@ -1,6 +0,0 @@
|
||||
# 14-seo-schema-generator dependencies
|
||||
jsonschema>=4.21.0
|
||||
requests>=2.31.0
|
||||
python-dotenv>=1.0.0
|
||||
rich>=13.7.0
|
||||
typer>=0.9.0
|
||||
@@ -1,490 +0,0 @@
|
||||
"""
|
||||
Schema Generator - Generate JSON-LD structured data markup
|
||||
==========================================================
|
||||
Purpose: Generate schema.org structured data in JSON-LD format
|
||||
Python: 3.10+
|
||||
Usage:
|
||||
python schema_generator.py --type organization --name "Company Name" --url "https://example.com"
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import json
|
||||
import logging
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
from datetime import datetime
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from typing import Any
|
||||
|
||||
logging.basicConfig(
|
||||
level=logging.INFO,
|
||||
format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s",
|
||||
)
|
||||
logger = logging.getLogger(__name__)
|
||||
|
||||
# Template directory relative to this script
|
||||
TEMPLATE_DIR = Path(__file__).parent.parent / "templates" / "schema_templates"
|
||||
|
||||
|
||||
class SchemaGenerator:
|
||||
"""Generate JSON-LD schema markup from templates."""
|
||||
|
||||
SCHEMA_TYPES = {
|
||||
"organization": "organization.json",
|
||||
"local_business": "local_business.json",
|
||||
"product": "product.json",
|
||||
"article": "article.json",
|
||||
"faq": "faq.json",
|
||||
"breadcrumb": "breadcrumb.json",
|
||||
"website": "website.json",
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Business type mappings for LocalBusiness
|
||||
BUSINESS_TYPES = {
|
||||
"restaurant": "Restaurant",
|
||||
"cafe": "CafeOrCoffeeShop",
|
||||
"bar": "BarOrPub",
|
||||
"hotel": "Hotel",
|
||||
"store": "Store",
|
||||
"medical": "MedicalBusiness",
|
||||
"dental": "Dentist",
|
||||
"legal": "LegalService",
|
||||
"real_estate": "RealEstateAgent",
|
||||
"auto": "AutoRepair",
|
||||
"beauty": "BeautySalon",
|
||||
"gym": "HealthClub",
|
||||
"spa": "DaySpa",
|
||||
}
|
||||
|
||||
# Article type mappings
|
||||
ARTICLE_TYPES = {
|
||||
"article": "Article",
|
||||
"blog": "BlogPosting",
|
||||
"news": "NewsArticle",
|
||||
"tech": "TechArticle",
|
||||
"scholarly": "ScholarlyArticle",
|
||||
}
|
||||
|
||||
def __init__(self, template_dir: Path = TEMPLATE_DIR):
|
||||
self.template_dir = template_dir
|
||||
|
||||
def load_template(self, schema_type: str) -> dict:
|
||||
"""Load a schema template file."""
|
||||
if schema_type not in self.SCHEMA_TYPES:
|
||||
raise ValueError(f"Unknown schema type: {schema_type}. "
|
||||
f"Available: {list(self.SCHEMA_TYPES.keys())}")
|
||||
|
||||
template_file = self.template_dir / self.SCHEMA_TYPES[schema_type]
|
||||
if not template_file.exists():
|
||||
raise FileNotFoundError(f"Template not found: {template_file}")
|
||||
|
||||
with open(template_file, "r", encoding="utf-8") as f:
|
||||
return json.load(f)
|
||||
|
||||
def fill_template(self, template: dict, data: dict[str, Any]) -> dict:
|
||||
"""Fill template placeholders with actual data."""
|
||||
template_str = json.dumps(template, ensure_ascii=False)
|
||||
|
||||
# Replace placeholders {{key}} with values
|
||||
for key, value in data.items():
|
||||
placeholder = f"{{{{{key}}}}}"
|
||||
if value is not None:
|
||||
template_str = template_str.replace(placeholder, str(value))
|
||||
|
||||
# Remove unfilled placeholders and their parent objects if empty
|
||||
result = json.loads(template_str)
|
||||
return self._clean_empty_values(result)
|
||||
|
||||
def _clean_empty_values(self, obj: Any) -> Any:
|
||||
"""Remove empty values and unfilled placeholders."""
|
||||
if isinstance(obj, dict):
|
||||
cleaned = {}
|
||||
for key, value in obj.items():
|
||||
cleaned_value = self._clean_empty_values(value)
|
||||
# Skip if value is empty, None, or unfilled placeholder
|
||||
if cleaned_value is None:
|
||||
continue
|
||||
if isinstance(cleaned_value, str) and cleaned_value.startswith("{{"):
|
||||
continue
|
||||
if isinstance(cleaned_value, (list, dict)) and not cleaned_value:
|
||||
continue
|
||||
cleaned[key] = cleaned_value
|
||||
return cleaned if cleaned else None
|
||||
elif isinstance(obj, list):
|
||||
cleaned = []
|
||||
for item in obj:
|
||||
cleaned_item = self._clean_empty_values(item)
|
||||
if cleaned_item is not None:
|
||||
if isinstance(cleaned_item, str) and cleaned_item.startswith("{{"):
|
||||
continue
|
||||
cleaned.append(cleaned_item)
|
||||
return cleaned if cleaned else None
|
||||
elif isinstance(obj, str):
|
||||
if obj.startswith("{{") and obj.endswith("}}"):
|
||||
return None
|
||||
return obj
|
||||
return obj
|
||||
|
||||
def generate_organization(
|
||||
self,
|
||||
name: str,
|
||||
url: str,
|
||||
logo_url: str | None = None,
|
||||
description: str | None = None,
|
||||
founding_date: str | None = None,
|
||||
phone: str | None = None,
|
||||
address: dict | None = None,
|
||||
social_links: list[str] | None = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""Generate Organization schema."""
|
||||
template = self.load_template("organization")
|
||||
|
||||
data = {
|
||||
"name": name,
|
||||
"url": url,
|
||||
"logo_url": logo_url,
|
||||
"description": description,
|
||||
"founding_date": founding_date,
|
||||
"phone": phone,
|
||||
}
|
||||
|
||||
if address:
|
||||
data.update({
|
||||
"street_address": address.get("street"),
|
||||
"city": address.get("city"),
|
||||
"region": address.get("region"),
|
||||
"postal_code": address.get("postal_code"),
|
||||
"country": address.get("country", "KR"),
|
||||
})
|
||||
|
||||
if social_links:
|
||||
# Handle social links specially
|
||||
pass
|
||||
|
||||
return self.fill_template(template, data)
|
||||
|
||||
def generate_local_business(
|
||||
self,
|
||||
name: str,
|
||||
business_type: str,
|
||||
address: dict,
|
||||
phone: str | None = None,
|
||||
url: str | None = None,
|
||||
description: str | None = None,
|
||||
hours: dict | None = None,
|
||||
geo: dict | None = None,
|
||||
price_range: str | None = None,
|
||||
rating: float | None = None,
|
||||
review_count: int | None = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""Generate LocalBusiness schema."""
|
||||
template = self.load_template("local_business")
|
||||
|
||||
schema_business_type = self.BUSINESS_TYPES.get(
|
||||
business_type.lower(), "LocalBusiness"
|
||||
)
|
||||
|
||||
data = {
|
||||
"business_type": schema_business_type,
|
||||
"name": name,
|
||||
"url": url,
|
||||
"description": description,
|
||||
"phone": phone,
|
||||
"price_range": price_range,
|
||||
"street_address": address.get("street"),
|
||||
"city": address.get("city"),
|
||||
"region": address.get("region"),
|
||||
"postal_code": address.get("postal_code"),
|
||||
"country": address.get("country", "KR"),
|
||||
}
|
||||
|
||||
if geo:
|
||||
data["latitude"] = geo.get("lat")
|
||||
data["longitude"] = geo.get("lng")
|
||||
|
||||
if hours:
|
||||
data.update({
|
||||
"weekday_opens": hours.get("weekday_opens", "09:00"),
|
||||
"weekday_closes": hours.get("weekday_closes", "18:00"),
|
||||
"weekend_opens": hours.get("weekend_opens"),
|
||||
"weekend_closes": hours.get("weekend_closes"),
|
||||
})
|
||||
|
||||
if rating is not None:
|
||||
data["rating"] = str(rating)
|
||||
data["review_count"] = str(review_count or 0)
|
||||
|
||||
return self.fill_template(template, data)
|
||||
|
||||
def generate_product(
|
||||
self,
|
||||
name: str,
|
||||
description: str,
|
||||
price: float,
|
||||
currency: str = "KRW",
|
||||
brand: str | None = None,
|
||||
sku: str | None = None,
|
||||
images: list[str] | None = None,
|
||||
availability: str = "InStock",
|
||||
condition: str = "NewCondition",
|
||||
rating: float | None = None,
|
||||
review_count: int | None = None,
|
||||
url: str | None = None,
|
||||
seller: str | None = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""Generate Product schema."""
|
||||
template = self.load_template("product")
|
||||
|
||||
data = {
|
||||
"name": name,
|
||||
"description": description,
|
||||
"price": str(int(price)),
|
||||
"currency": currency,
|
||||
"brand_name": brand,
|
||||
"sku": sku,
|
||||
"product_url": url,
|
||||
"availability": availability,
|
||||
"condition": condition,
|
||||
"seller_name": seller,
|
||||
}
|
||||
|
||||
if images:
|
||||
for i, img in enumerate(images[:3], 1):
|
||||
data[f"image_url_{i}"] = img
|
||||
|
||||
if rating is not None:
|
||||
data["rating"] = str(rating)
|
||||
data["review_count"] = str(review_count or 0)
|
||||
|
||||
return self.fill_template(template, data)
|
||||
|
||||
def generate_article(
|
||||
self,
|
||||
headline: str,
|
||||
description: str,
|
||||
author_name: str,
|
||||
date_published: str,
|
||||
publisher_name: str,
|
||||
article_type: str = "article",
|
||||
date_modified: str | None = None,
|
||||
images: list[str] | None = None,
|
||||
page_url: str | None = None,
|
||||
publisher_logo: str | None = None,
|
||||
author_url: str | None = None,
|
||||
section: str | None = None,
|
||||
word_count: int | None = None,
|
||||
keywords: str | None = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""Generate Article schema."""
|
||||
template = self.load_template("article")
|
||||
|
||||
schema_article_type = self.ARTICLE_TYPES.get(
|
||||
article_type.lower(), "Article"
|
||||
)
|
||||
|
||||
data = {
|
||||
"article_type": schema_article_type,
|
||||
"headline": headline,
|
||||
"description": description,
|
||||
"author_name": author_name,
|
||||
"author_url": author_url,
|
||||
"date_published": date_published,
|
||||
"date_modified": date_modified or date_published,
|
||||
"publisher_name": publisher_name,
|
||||
"publisher_logo_url": publisher_logo,
|
||||
"page_url": page_url,
|
||||
"section": section,
|
||||
"word_count": str(word_count) if word_count else None,
|
||||
"keywords": keywords,
|
||||
}
|
||||
|
||||
if images:
|
||||
for i, img in enumerate(images[:2], 1):
|
||||
data[f"image_url_{i}"] = img
|
||||
|
||||
return self.fill_template(template, data)
|
||||
|
||||
def generate_faq(self, questions: list[dict[str, str]]) -> dict:
|
||||
"""Generate FAQPage schema."""
|
||||
schema = {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "FAQPage",
|
||||
"mainEntity": [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
for qa in questions:
|
||||
schema["mainEntity"].append({
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": qa["question"],
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": qa["answer"],
|
||||
},
|
||||
})
|
||||
|
||||
return schema
|
||||
|
||||
def generate_breadcrumb(self, items: list[dict[str, str]]) -> dict:
|
||||
"""Generate BreadcrumbList schema."""
|
||||
schema = {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "BreadcrumbList",
|
||||
"itemListElement": [],
|
||||
}
|
||||
|
||||
for i, item in enumerate(items, 1):
|
||||
schema["itemListElement"].append({
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": i,
|
||||
"name": item["name"],
|
||||
"item": item["url"],
|
||||
})
|
||||
|
||||
return schema
|
||||
|
||||
def generate_website(
|
||||
self,
|
||||
name: str,
|
||||
url: str,
|
||||
search_url_template: str | None = None,
|
||||
description: str | None = None,
|
||||
language: str = "ko-KR",
|
||||
publisher_name: str | None = None,
|
||||
logo_url: str | None = None,
|
||||
alternate_name: str | None = None,
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""Generate WebSite schema."""
|
||||
template = self.load_template("website")
|
||||
|
||||
data = {
|
||||
"site_name": name,
|
||||
"url": url,
|
||||
"description": description,
|
||||
"language": language,
|
||||
"search_url_template": search_url_template,
|
||||
"publisher_name": publisher_name or name,
|
||||
"logo_url": logo_url,
|
||||
"alternate_name": alternate_name,
|
||||
}
|
||||
|
||||
return self.fill_template(template, data)
|
||||
|
||||
def to_json_ld(self, schema: dict, pretty: bool = True) -> str:
|
||||
"""Convert schema dict to JSON-LD string."""
|
||||
indent = 2 if pretty else None
|
||||
return json.dumps(schema, ensure_ascii=False, indent=indent)
|
||||
|
||||
def to_html_script(self, schema: dict) -> str:
|
||||
"""Wrap schema in HTML script tag."""
|
||||
json_ld = self.to_json_ld(schema)
|
||||
return f'<script type="application/ld+json">\n{json_ld}\n</script>'
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
"""Main entry point for CLI usage."""
|
||||
parser = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="Generate JSON-LD schema markup",
|
||||
formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
|
||||
epilog="""
|
||||
Examples:
|
||||
# Generate Organization schema
|
||||
python schema_generator.py --type organization --name "My Company" --url "https://example.com"
|
||||
|
||||
# Generate Product schema
|
||||
python schema_generator.py --type product --name "Widget" --price 29900 --currency KRW
|
||||
|
||||
# Generate Article schema
|
||||
python schema_generator.py --type article --headline "Article Title" --author "John Doe"
|
||||
""",
|
||||
)
|
||||
|
||||
parser.add_argument(
|
||||
"--type", "-t",
|
||||
required=True,
|
||||
choices=SchemaGenerator.SCHEMA_TYPES.keys(),
|
||||
help="Schema type to generate",
|
||||
)
|
||||
parser.add_argument("--name", help="Name/title")
|
||||
parser.add_argument("--url", help="URL")
|
||||
parser.add_argument("--description", help="Description")
|
||||
parser.add_argument("--price", type=float, help="Price (for product)")
|
||||
parser.add_argument("--currency", default="KRW", help="Currency code")
|
||||
parser.add_argument("--headline", help="Headline (for article)")
|
||||
parser.add_argument("--author", help="Author name")
|
||||
parser.add_argument("--output", "-o", help="Output file path")
|
||||
parser.add_argument("--html", action="store_true", help="Output as HTML script tag")
|
||||
|
||||
args = parser.parse_args()
|
||||
|
||||
generator = SchemaGenerator()
|
||||
|
||||
try:
|
||||
if args.type == "organization":
|
||||
schema = generator.generate_organization(
|
||||
name=args.name or "Organization Name",
|
||||
url=args.url or "https://example.com",
|
||||
description=args.description,
|
||||
)
|
||||
elif args.type == "product":
|
||||
schema = generator.generate_product(
|
||||
name=args.name or "Product Name",
|
||||
description=args.description or "Product description",
|
||||
price=args.price or 0,
|
||||
currency=args.currency,
|
||||
)
|
||||
elif args.type == "article":
|
||||
schema = generator.generate_article(
|
||||
headline=args.headline or args.name or "Article Title",
|
||||
description=args.description or "Article description",
|
||||
author_name=args.author or "Author",
|
||||
date_published=datetime.now().strftime("%Y-%m-%d"),
|
||||
publisher_name="Publisher",
|
||||
)
|
||||
elif args.type == "website":
|
||||
schema = generator.generate_website(
|
||||
name=args.name or "Website Name",
|
||||
url=args.url or "https://example.com",
|
||||
description=args.description,
|
||||
)
|
||||
elif args.type == "faq":
|
||||
# Example FAQ
|
||||
schema = generator.generate_faq([
|
||||
{"question": "Question 1?", "answer": "Answer 1"},
|
||||
{"question": "Question 2?", "answer": "Answer 2"},
|
||||
])
|
||||
elif args.type == "breadcrumb":
|
||||
# Example breadcrumb
|
||||
schema = generator.generate_breadcrumb([
|
||||
{"name": "Home", "url": "https://example.com/"},
|
||||
{"name": "Category", "url": "https://example.com/category/"},
|
||||
])
|
||||
elif args.type == "local_business":
|
||||
schema = generator.generate_local_business(
|
||||
name=args.name or "Business Name",
|
||||
business_type="store",
|
||||
address={"street": "123 Main St", "city": "Seoul", "country": "KR"},
|
||||
url=args.url,
|
||||
description=args.description,
|
||||
)
|
||||
else:
|
||||
raise ValueError(f"Unsupported type: {args.type}")
|
||||
|
||||
if args.html:
|
||||
output = generator.to_html_script(schema)
|
||||
else:
|
||||
output = generator.to_json_ld(schema)
|
||||
|
||||
if args.output:
|
||||
with open(args.output, "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(output)
|
||||
logger.info(f"Schema written to {args.output}")
|
||||
else:
|
||||
print(output)
|
||||
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Error generating schema: {e}")
|
||||
raise
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -1,32 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "{{article_type}}",
|
||||
"headline": "{{headline}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"image": [
|
||||
"{{image_url_1}}",
|
||||
"{{image_url_2}}"
|
||||
],
|
||||
"datePublished": "{{date_published}}",
|
||||
"dateModified": "{{date_modified}}",
|
||||
"author": {
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{author_name}}",
|
||||
"url": "{{author_url}}"
|
||||
},
|
||||
"publisher": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{publisher_name}}",
|
||||
"logo": {
|
||||
"@type": "ImageObject",
|
||||
"url": "{{publisher_logo_url}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"mainEntityOfPage": {
|
||||
"@type": "WebPage",
|
||||
"@id": "{{page_url}}"
|
||||
},
|
||||
"articleSection": "{{section}}",
|
||||
"wordCount": "{{word_count}}",
|
||||
"keywords": "{{keywords}}"
|
||||
}
|
||||
@@ -1,24 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "BreadcrumbList",
|
||||
"itemListElement": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": 1,
|
||||
"name": "{{level_1_name}}",
|
||||
"item": "{{level_1_url}}"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": 2,
|
||||
"name": "{{level_2_name}}",
|
||||
"item": "{{level_2_url}}"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": 3,
|
||||
"name": "{{level_3_name}}",
|
||||
"item": "{{level_3_url}}"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,30 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "FAQPage",
|
||||
"mainEntity": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "{{question_1}}",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "{{answer_1}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "{{question_2}}",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "{{answer_2}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "{{question_3}}",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "{{answer_3}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,47 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "{{business_type}}",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"telephone": "{{phone}}",
|
||||
"email": "{{email}}",
|
||||
"image": "{{image_url}}",
|
||||
"priceRange": "{{price_range}}",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{street_address}}",
|
||||
"addressLocality": "{{city}}",
|
||||
"addressRegion": "{{region}}",
|
||||
"postalCode": "{{postal_code}}",
|
||||
"addressCountry": "{{country}}"
|
||||
},
|
||||
"geo": {
|
||||
"@type": "GeoCoordinates",
|
||||
"latitude": "{{latitude}}",
|
||||
"longitude": "{{longitude}}"
|
||||
},
|
||||
"openingHoursSpecification": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "OpeningHoursSpecification",
|
||||
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
|
||||
"opens": "{{weekday_opens}}",
|
||||
"closes": "{{weekday_closes}}"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "OpeningHoursSpecification",
|
||||
"dayOfWeek": ["Saturday", "Sunday"],
|
||||
"opens": "{{weekend_opens}}",
|
||||
"closes": "{{weekend_closes}}"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"aggregateRating": {
|
||||
"@type": "AggregateRating",
|
||||
"ratingValue": "{{rating}}",
|
||||
"reviewCount": "{{review_count}}"
|
||||
},
|
||||
"sameAs": [
|
||||
"{{facebook_url}}",
|
||||
"{{instagram_url}}"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,37 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"logo": "{{logo_url}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"foundingDate": "{{founding_date}}",
|
||||
"founders": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{founder_name}}"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{street_address}}",
|
||||
"addressLocality": "{{city}}",
|
||||
"addressRegion": "{{region}}",
|
||||
"postalCode": "{{postal_code}}",
|
||||
"addressCountry": "{{country}}"
|
||||
},
|
||||
"contactPoint": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "ContactPoint",
|
||||
"telephone": "{{phone}}",
|
||||
"contactType": "customer service",
|
||||
"availableLanguage": ["Korean", "English"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"sameAs": [
|
||||
"{{facebook_url}}",
|
||||
"{{twitter_url}}",
|
||||
"{{linkedin_url}}",
|
||||
"{{instagram_url}}"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,76 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Product",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"image": [
|
||||
"{{image_url_1}}",
|
||||
"{{image_url_2}}",
|
||||
"{{image_url_3}}"
|
||||
],
|
||||
"sku": "{{sku}}",
|
||||
"mpn": "{{mpn}}",
|
||||
"gtin13": "{{gtin13}}",
|
||||
"brand": {
|
||||
"@type": "Brand",
|
||||
"name": "{{brand_name}}"
|
||||
},
|
||||
"offers": {
|
||||
"@type": "Offer",
|
||||
"url": "{{product_url}}",
|
||||
"price": "{{price}}",
|
||||
"priceCurrency": "{{currency}}",
|
||||
"priceValidUntil": "{{price_valid_until}}",
|
||||
"availability": "https://schema.org/{{availability}}",
|
||||
"itemCondition": "https://schema.org/{{condition}}",
|
||||
"seller": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{seller_name}}"
|
||||
},
|
||||
"shippingDetails": {
|
||||
"@type": "OfferShippingDetails",
|
||||
"shippingRate": {
|
||||
"@type": "MonetaryAmount",
|
||||
"value": "{{shipping_cost}}",
|
||||
"currency": "{{currency}}"
|
||||
},
|
||||
"deliveryTime": {
|
||||
"@type": "ShippingDeliveryTime",
|
||||
"handlingTime": {
|
||||
"@type": "QuantitativeValue",
|
||||
"minValue": "{{handling_min_days}}",
|
||||
"maxValue": "{{handling_max_days}}",
|
||||
"unitCode": "DAY"
|
||||
},
|
||||
"transitTime": {
|
||||
"@type": "QuantitativeValue",
|
||||
"minValue": "{{transit_min_days}}",
|
||||
"maxValue": "{{transit_max_days}}",
|
||||
"unitCode": "DAY"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"aggregateRating": {
|
||||
"@type": "AggregateRating",
|
||||
"ratingValue": "{{rating}}",
|
||||
"reviewCount": "{{review_count}}",
|
||||
"bestRating": "5",
|
||||
"worstRating": "1"
|
||||
},
|
||||
"review": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Review",
|
||||
"reviewRating": {
|
||||
"@type": "Rating",
|
||||
"ratingValue": "{{review_rating}}",
|
||||
"bestRating": "5"
|
||||
},
|
||||
"author": {
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{reviewer_name}}"
|
||||
},
|
||||
"reviewBody": "{{review_text}}"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "WebSite",
|
||||
"name": "{{site_name}}",
|
||||
"alternateName": "{{alternate_name}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"inLanguage": "{{language}}",
|
||||
"potentialAction": {
|
||||
"@type": "SearchAction",
|
||||
"target": {
|
||||
"@type": "EntryPoint",
|
||||
"urlTemplate": "{{search_url_template}}"
|
||||
},
|
||||
"query-input": "required name=search_term_string"
|
||||
},
|
||||
"publisher": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{publisher_name}}",
|
||||
"logo": {
|
||||
"@type": "ImageObject",
|
||||
"url": "{{logo_url}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,155 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
name: seo-schema-generator
|
||||
description: |
|
||||
JSON-LD structured data generator from templates for various content types.
|
||||
Triggers: generate schema, create JSON-LD, schema markup, structured data generator.
|
||||
---
|
||||
|
||||
# SEO Schema Generator
|
||||
|
||||
## Purpose
|
||||
|
||||
Generate JSON-LD structured data markup for various content types using templates.
|
||||
|
||||
## Core Capabilities
|
||||
|
||||
1. **Organization** - Company/brand information
|
||||
2. **LocalBusiness** - Physical location businesses
|
||||
3. **Article** - Blog posts and news articles
|
||||
4. **Product** - E-commerce products
|
||||
5. **FAQPage** - FAQ sections
|
||||
6. **BreadcrumbList** - Navigation breadcrumbs
|
||||
7. **WebSite** - Site-level with search action
|
||||
|
||||
## Workflow
|
||||
|
||||
1. Identify content type
|
||||
2. Gather required information
|
||||
3. Generate JSON-LD from template
|
||||
4. Validate output
|
||||
5. Provide implementation instructions
|
||||
|
||||
## Schema Templates
|
||||
|
||||
### Organization
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "[Company Name]",
|
||||
"url": "[Website URL]",
|
||||
"logo": "[Logo URL]",
|
||||
"sameAs": [
|
||||
"[Social Media URLs]"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### LocalBusiness
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "LocalBusiness",
|
||||
"name": "[Business Name]",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "[Street]",
|
||||
"addressLocality": "[City]",
|
||||
"addressRegion": "[State]",
|
||||
"postalCode": "[ZIP]",
|
||||
"addressCountry": "[Country]"
|
||||
},
|
||||
"telephone": "[Phone]",
|
||||
"openingHours": ["Mo-Fr 09:00-17:00"]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Article
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Article",
|
||||
"headline": "[Title]",
|
||||
"author": {
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "[Author Name]"
|
||||
},
|
||||
"datePublished": "[YYYY-MM-DD]",
|
||||
"dateModified": "[YYYY-MM-DD]",
|
||||
"image": "[Image URL]",
|
||||
"publisher": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "[Publisher]",
|
||||
"logo": "[Logo URL]"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### FAQPage
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "FAQPage",
|
||||
"mainEntity": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "[Question]",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "[Answer]"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Product
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Product",
|
||||
"name": "[Product Name]",
|
||||
"image": "[Image URL]",
|
||||
"description": "[Description]",
|
||||
"offers": {
|
||||
"@type": "Offer",
|
||||
"price": "[Price]",
|
||||
"priceCurrency": "[Currency]",
|
||||
"availability": "https://schema.org/InStock"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Implementation
|
||||
|
||||
Place generated JSON-LD in `<head>` section:
|
||||
|
||||
```html
|
||||
<head>
|
||||
<script type="application/ld+json">
|
||||
[Generated Schema Here]
|
||||
</script>
|
||||
</head>
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Validation
|
||||
|
||||
After generating:
|
||||
1. Use schema validator skill (13) to verify
|
||||
2. Test with Google Rich Results Test
|
||||
3. Monitor in Search Console
|
||||
|
||||
## Limitations
|
||||
|
||||
- Templates cover common types only
|
||||
- Complex nested schemas may need manual adjustment
|
||||
- Some Rich Results require additional properties
|
||||
|
||||
## Notion Output (Required)
|
||||
|
||||
All audit reports MUST be saved to OurDigital SEO Audit Log:
|
||||
- **Database ID**: `2c8581e5-8a1e-8035-880b-e38cefc2f3ef`
|
||||
- **Properties**: Issue (title), Site (url), Category, Priority, Found Date, Audit ID
|
||||
- **Language**: Korean with English technical terms
|
||||
- **Audit ID Format**: [TYPE]-YYYYMMDD-NNN
|
||||
|
||||
@@ -1,12 +0,0 @@
|
||||
# Skill metadata (extracted from SKILL.md frontmatter)
|
||||
|
||||
name: seo-schema-generator
|
||||
description: |
|
||||
Schema markup generator for JSON-LD structured data. Triggers: generate schema, create JSON-LD, add structured data, schema markup.
|
||||
|
||||
# Optional fields
|
||||
allowed-tools:
|
||||
- mcp__firecrawl__*
|
||||
- mcp__perplexity__*
|
||||
|
||||
# triggers: [] # TODO: Extract from description
|
||||
@@ -1,32 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "{{article_type}}",
|
||||
"headline": "{{headline}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"image": [
|
||||
"{{image_url_1}}",
|
||||
"{{image_url_2}}"
|
||||
],
|
||||
"datePublished": "{{date_published}}",
|
||||
"dateModified": "{{date_modified}}",
|
||||
"author": {
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{author_name}}",
|
||||
"url": "{{author_url}}"
|
||||
},
|
||||
"publisher": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{publisher_name}}",
|
||||
"logo": {
|
||||
"@type": "ImageObject",
|
||||
"url": "{{publisher_logo_url}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"mainEntityOfPage": {
|
||||
"@type": "WebPage",
|
||||
"@id": "{{page_url}}"
|
||||
},
|
||||
"articleSection": "{{section}}",
|
||||
"wordCount": "{{word_count}}",
|
||||
"keywords": "{{keywords}}"
|
||||
}
|
||||
@@ -1,24 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "BreadcrumbList",
|
||||
"itemListElement": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": 1,
|
||||
"name": "{{level_1_name}}",
|
||||
"item": "{{level_1_url}}"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": 2,
|
||||
"name": "{{level_2_name}}",
|
||||
"item": "{{level_2_url}}"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "ListItem",
|
||||
"position": 3,
|
||||
"name": "{{level_3_name}}",
|
||||
"item": "{{level_3_url}}"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,30 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "FAQPage",
|
||||
"mainEntity": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "{{question_1}}",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "{{answer_1}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "{{question_2}}",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "{{answer_2}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Question",
|
||||
"name": "{{question_3}}",
|
||||
"acceptedAnswer": {
|
||||
"@type": "Answer",
|
||||
"text": "{{answer_3}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,47 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "{{business_type}}",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"telephone": "{{phone}}",
|
||||
"email": "{{email}}",
|
||||
"image": "{{image_url}}",
|
||||
"priceRange": "{{price_range}}",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{street_address}}",
|
||||
"addressLocality": "{{city}}",
|
||||
"addressRegion": "{{region}}",
|
||||
"postalCode": "{{postal_code}}",
|
||||
"addressCountry": "{{country}}"
|
||||
},
|
||||
"geo": {
|
||||
"@type": "GeoCoordinates",
|
||||
"latitude": "{{latitude}}",
|
||||
"longitude": "{{longitude}}"
|
||||
},
|
||||
"openingHoursSpecification": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "OpeningHoursSpecification",
|
||||
"dayOfWeek": ["Monday", "Tuesday", "Wednesday", "Thursday", "Friday"],
|
||||
"opens": "{{weekday_opens}}",
|
||||
"closes": "{{weekday_closes}}"
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "OpeningHoursSpecification",
|
||||
"dayOfWeek": ["Saturday", "Sunday"],
|
||||
"opens": "{{weekend_opens}}",
|
||||
"closes": "{{weekend_closes}}"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"aggregateRating": {
|
||||
"@type": "AggregateRating",
|
||||
"ratingValue": "{{rating}}",
|
||||
"reviewCount": "{{review_count}}"
|
||||
},
|
||||
"sameAs": [
|
||||
"{{facebook_url}}",
|
||||
"{{instagram_url}}"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,37 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"logo": "{{logo_url}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"foundingDate": "{{founding_date}}",
|
||||
"founders": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{founder_name}}"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{street_address}}",
|
||||
"addressLocality": "{{city}}",
|
||||
"addressRegion": "{{region}}",
|
||||
"postalCode": "{{postal_code}}",
|
||||
"addressCountry": "{{country}}"
|
||||
},
|
||||
"contactPoint": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "ContactPoint",
|
||||
"telephone": "{{phone}}",
|
||||
"contactType": "customer service",
|
||||
"availableLanguage": ["Korean", "English"]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"sameAs": [
|
||||
"{{facebook_url}}",
|
||||
"{{twitter_url}}",
|
||||
"{{linkedin_url}}",
|
||||
"{{instagram_url}}"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,76 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Product",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"image": [
|
||||
"{{image_url_1}}",
|
||||
"{{image_url_2}}",
|
||||
"{{image_url_3}}"
|
||||
],
|
||||
"sku": "{{sku}}",
|
||||
"mpn": "{{mpn}}",
|
||||
"gtin13": "{{gtin13}}",
|
||||
"brand": {
|
||||
"@type": "Brand",
|
||||
"name": "{{brand_name}}"
|
||||
},
|
||||
"offers": {
|
||||
"@type": "Offer",
|
||||
"url": "{{product_url}}",
|
||||
"price": "{{price}}",
|
||||
"priceCurrency": "{{currency}}",
|
||||
"priceValidUntil": "{{price_valid_until}}",
|
||||
"availability": "https://schema.org/{{availability}}",
|
||||
"itemCondition": "https://schema.org/{{condition}}",
|
||||
"seller": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{seller_name}}"
|
||||
},
|
||||
"shippingDetails": {
|
||||
"@type": "OfferShippingDetails",
|
||||
"shippingRate": {
|
||||
"@type": "MonetaryAmount",
|
||||
"value": "{{shipping_cost}}",
|
||||
"currency": "{{currency}}"
|
||||
},
|
||||
"deliveryTime": {
|
||||
"@type": "ShippingDeliveryTime",
|
||||
"handlingTime": {
|
||||
"@type": "QuantitativeValue",
|
||||
"minValue": "{{handling_min_days}}",
|
||||
"maxValue": "{{handling_max_days}}",
|
||||
"unitCode": "DAY"
|
||||
},
|
||||
"transitTime": {
|
||||
"@type": "QuantitativeValue",
|
||||
"minValue": "{{transit_min_days}}",
|
||||
"maxValue": "{{transit_max_days}}",
|
||||
"unitCode": "DAY"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"aggregateRating": {
|
||||
"@type": "AggregateRating",
|
||||
"ratingValue": "{{rating}}",
|
||||
"reviewCount": "{{review_count}}",
|
||||
"bestRating": "5",
|
||||
"worstRating": "1"
|
||||
},
|
||||
"review": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Review",
|
||||
"reviewRating": {
|
||||
"@type": "Rating",
|
||||
"ratingValue": "{{review_rating}}",
|
||||
"bestRating": "5"
|
||||
},
|
||||
"author": {
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"name": "{{reviewer_name}}"
|
||||
},
|
||||
"reviewBody": "{{review_text}}"
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "WebSite",
|
||||
"name": "{{site_name}}",
|
||||
"alternateName": "{{alternate_name}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"inLanguage": "{{language}}",
|
||||
"potentialAction": {
|
||||
"@type": "SearchAction",
|
||||
"target": {
|
||||
"@type": "EntryPoint",
|
||||
"urlTemplate": "{{search_url_template}}"
|
||||
},
|
||||
"query-input": "required name=search_term_string"
|
||||
},
|
||||
"publisher": {
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"name": "{{publisher_name}}",
|
||||
"logo": {
|
||||
"@type": "ImageObject",
|
||||
"url": "{{logo_url}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
# Firecrawl
|
||||
|
||||
> TODO: Document tool usage for this skill
|
||||
|
||||
## Available Commands
|
||||
|
||||
- [ ] List commands
|
||||
|
||||
## Configuration
|
||||
|
||||
- [ ] Add configuration details
|
||||
|
||||
## Examples
|
||||
|
||||
- [ ] Add usage examples
|
||||
@@ -1,15 +0,0 @@
|
||||
# Perplexity
|
||||
|
||||
> TODO: Document tool usage for this skill
|
||||
|
||||
## Available Commands
|
||||
|
||||
- [ ] List commands
|
||||
|
||||
## Configuration
|
||||
|
||||
- [ ] Add configuration details
|
||||
|
||||
## Examples
|
||||
|
||||
- [ ] Add usage examples
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
entity_id,entity_type,property,value,lang,url,source_ids,authority,confidence,conflict,status,note
|
||||
org:shilla,Organization,@id,https://www.shillahotels.com/#org,,,,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,name,The Shilla Hotels & Resorts,,,S-OFF|S-WIKI,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,legalName,주식회사 호텔신라,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,DART 법인명
|
||||
org:shilla,Organization,url,https://www.shillahotels.com/,,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,foundingDate,1973-05-09,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,sameAs,https://www.wikidata.org/wiki/Q494845|https://en.wikipedia.org/wiki/The_Shilla,,,S-WIKI|S-WD,2,high,,CONFIRMED,array via pipe
|
||||
org:shilla,Organization,address.streetAddress,동호로 249,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,address.addressLocality,중구,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,address.addressRegion,서울,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:shilla,Organization,address.addressCountry,KR,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
site:ko,WebSite,@id,https://www.shillahotels.com/ko#website,ko,https://www.shillahotels.com/ko/,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
site:ko,WebSite,name,신라호텔,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
site:ko,WebSite,url,https://www.shillahotels.com/ko/,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
site:ko,WebSite,inLanguage,ko,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
site:ko,WebSite,publisher.@id,https://www.shillahotels.com/#org,ko,,,1,high,,CONFIRMED,ref to org
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,@id,https://www.shillahotels.com/ko/theshilla/seoul#hotel,ko,https://www.shillahotels.com/ko/theshilla/seoul/index.do,S-OFF|S-BROCH,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,name,The Shilla Seoul,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,telephone,+82-2-2233-3131,ko,,S-OFF|S-GBP,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,priceRange,$$$$,ko,,S-OFF,2,med,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,brand.name,The Shilla,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,parentOrganization.@id,https://www.shillahotels.com/#org,ko,,,1,high,,CONFIRMED,entity graph link
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,address.streetAddress,동호로 249,ko,,S-OFF|S-GBP,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,address.addressLocality,서울,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,address.addressCountry,KR,ko,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,geo.latitude,37.5564,ko,,S-GBP,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,geo.longitude,127.0058,ko,,S-GBP,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
person:ceo,Person,@id,https://www.shillahotels.com/#ceo,,,S-DART|S-NEWS,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
person:ceo,Person,name,이부진,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
person:ceo,Person,jobTitle,대표이사 사장,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
person:ceo,Person,worksFor.@id,https://www.shillahotels.com/#org,,,,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,title,프런트오피스 매니저,ko,https://recruit.shilla.net/job/1234,S-RECRUIT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,description,더 신라 서울 프런트오피스 운영 총괄 및 VIP 응대.,ko,,S-RECRUIT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,datePosted,2026-05-01,ko,,S-RECRUIT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,employmentType,FULL_TIME,ko,,S-RECRUIT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,hiringOrganization.@id,https://www.shillahotels.com/#org,ko,,,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,jobLocation.addressLocality,서울,ko,,S-RECRUIT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
job:fo-manager,JobPosting,jobLocation.addressCountry,KR,ko,,S-RECRUIT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
video:brand-film,VideoObject,name,The Shilla — Authentic Indulgence,,https://www.youtube.com/watch?v=XXXX,S-YT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
video:brand-film,VideoObject,description,더 신라 브랜드 필름.,,,S-YT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
video:brand-film,VideoObject,thumbnailUrl,https://i.ytimg.com/vi/XXXX/maxresdefault.jpg,,,S-YT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
video:brand-film,VideoObject,uploadDate,2025-11-20,,,S-YT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
video:brand-film,VideoObject,duration,PT1M45S,,,S-YT,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
video:brand-film,VideoObject,publisher.@id,https://www.shillahotels.com/#org,,,,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
hotel:theshilla-seoul,Hotel,image,https://example.com/seoul.jpg,ko,,S-OFF,3,low,,PENDING,이미지 최종본 미확정
|
||||
org:shilla,Organization,telephone,+82-2-2233-3131,,,S-OFF,2,med,Y,CONFIRMED,대표번호 vs IR번호 출처 충돌
|
||||
person:ceo,Person,image,,,,,,,,CONFIRMED,값 공란 -> 제외
|
||||
|
@@ -0,0 +1,14 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="ko">
|
||||
<head>
|
||||
<!-- No JSON-LD here → only meta/OG, seeded as PENDING (must be confirmed) -->
|
||||
<title>그랜드 조선 부산 — 객실 및 예약</title>
|
||||
<meta name="description" content="해운대 해변에 위치한 럭셔리 호텔, 그랜드 조선 부산.">
|
||||
<meta property="og:type" content="business.business">
|
||||
<meta property="og:title" content="그랜드 조선 부산">
|
||||
<meta property="og:url" content="https://www.josunhotel.com/grand-busan">
|
||||
<meta property="og:image" content="https://www.josunhotel.com/grand-busan.jpg">
|
||||
<link rel="canonical" href="https://www.josunhotel.com/grand-busan">
|
||||
</head>
|
||||
<body><h1>그랜드 조선 부산</h1></body>
|
||||
</html>
|
||||
@@ -0,0 +1,45 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="ko">
|
||||
<head>
|
||||
<title>조선호텔앤리조트 — 공식 홈페이지</title>
|
||||
<meta property="og:site_name" content="조선호텔앤리조트">
|
||||
<meta property="og:type" content="website">
|
||||
<meta property="og:url" content="https://www.josunhotel.com/">
|
||||
<link rel="canonical" href="https://www.josunhotel.com/">
|
||||
<!-- Existing JSON-LD on the live page → extracted as CONFIRMED claims -->
|
||||
<script type="application/ld+json">
|
||||
{
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@graph": [
|
||||
{
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"@id": "https://www.josunhotel.com/#org",
|
||||
"name": "조선호텔앤리조트",
|
||||
"url": "https://www.josunhotel.com/",
|
||||
"logo": "https://www.josunhotel.com/logo.png",
|
||||
"sameAs": [
|
||||
"https://www.instagram.com/josunhotelsandresorts/",
|
||||
"https://www.wikidata.org/wiki/Q567458"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"@type": "Hotel",
|
||||
"@id": "https://www.josunhotel.com/westin#hotel",
|
||||
"name": "웨스틴 조선 서울",
|
||||
"url": "https://www.josunhotel.com/westin",
|
||||
"telephone": "+82-2-771-0500",
|
||||
"priceRange": "$$$$",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "소공로 106",
|
||||
"addressLocality": "서울",
|
||||
"addressRegion": "중구",
|
||||
"addressCountry": "KR"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
</script>
|
||||
</head>
|
||||
<body><h1>조선호텔앤리조트</h1></body>
|
||||
</html>
|
||||
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
# Entity → Schema Type Map (source-to-schema, pre-launch)
|
||||
|
||||
Maps the source/entity kinds collected in steps 1–2 to schema.org types, and lists the
|
||||
Google rich-result requirements each type must satisfy. Required/recommended columns are
|
||||
kept in sync with `16-seo-schema-validator/scripts/schema_rules.json` so drafts pass the gate.
|
||||
|
||||
## Type map
|
||||
|
||||
| Source / entity | Type | Google required | Key recommended | Cardinality |
|
||||
|-----------------|------|-----------------|-----------------|-------------|
|
||||
| Corporate/legal (DART, official About) | `Organization` | `name`, `url` | `logo`, `sameAs`, `address`, `contactPoint` | 1 per legal entity |
|
||||
| Per-language site | `WebSite` | `name`, `url` | `inLanguage`, `publisher` | 1 per language |
|
||||
| Hotel property | `Hotel` | `name`, `address` | `telephone`, `priceRange`, `geo`, `image`, `brand` | 1 per property × language |
|
||||
| Executive / person | `Person` | `name` | `jobTitle`, `worksFor`, `sameAs`, `url` | 1 per person |
|
||||
| Recruitment posting | `JobPosting` | `title`, `description`, `datePosted`, `hiringOrganization`, `jobLocation` | `validThrough`, `employmentType`, `baseSalary` | 1 per open role |
|
||||
| Official video | `VideoObject` | `name`, `description`, `thumbnailUrl`, `uploadDate` | `duration`, `contentUrl`, `embedUrl` | 1 per featured video |
|
||||
| FAQ / press-kit Q&A | `FAQPage` | `mainEntity` (Question→Answer) | `inLanguage`, `url` | 1 per FAQ page |
|
||||
| Site navigation | `BreadcrumbList` | `itemListElement` | — | 1 per page |
|
||||
|
||||
Note: `JobPosting` and `VideoObject` were added to the validator rule set for this workflow,
|
||||
since recruitment sites and the official YouTube channel are listed source types.
|
||||
|
||||
## Address requirement nuance (avoid false P0)
|
||||
|
||||
`PostalAddress` requires only `addressLocality` + `addressCountry` as the context-safe minimum.
|
||||
`streetAddress` is **recommended** (P2), because it is expected for `Hotel`/`LocalBusiness` NAP
|
||||
but NOT required by Google for `JobPosting.jobLocation` (city/region/country suffices). For
|
||||
hotels, the L4 NAP-consistency check still enforces a complete, identical street address across
|
||||
all pages of a property — so the street address signal is not lost where it matters.
|
||||
|
||||
## Brand-tier rule (Shilla)
|
||||
|
||||
- The Shilla, Shilla Monogram → `Hotel`
|
||||
- Shilla Stay → `Hotel` (preferred; it is lodging, not a generic LocalBusiness)
|
||||
- Always set `brand.name` (e.g. "The Shilla", "Shilla Monogram", "Shilla Stay") and link
|
||||
`parentOrganization.@id` back to the single `Organization` node.
|
||||
|
||||
## @id entity graph (critical for pre-launch coherence)
|
||||
|
||||
Author stable `@id` URIs and cross-reference them so search engines read the portfolio as one
|
||||
connected entity graph rather than disconnected snippets:
|
||||
|
||||
```
|
||||
Organization @id = https://www.shillahotels.com/#org
|
||||
▲ parentOrganization ▲ publisher ▲ hiringOrganization ▲ worksFor / publisher
|
||||
│ │ │ │
|
||||
Hotel (per property) WebSite (per lang) JobPosting Person / VideoObject
|
||||
```
|
||||
|
||||
Rules
|
||||
- One `Organization` node, one `@id`, referenced by every other node via `@id`.
|
||||
- `@id` must be an absolute, stable URI (the provisional production URL + a `#fragment`).
|
||||
- Every `@id` referenced must also be defined somewhere in the dataset (the validator's L4
|
||||
checks for dangling `@id` references).
|
||||
|
||||
## When NOT to author schema
|
||||
- Authenticated/transactional pages (mypage, login, booking cart) → no schema.
|
||||
- Thin or duplicate pages → no schema until content exists.
|
||||
- Any entity whose facts are still `conflict`/`PENDING` → resolve first (builder excludes them).
|
||||
@@ -0,0 +1,76 @@
|
||||
# Site-Extraction Methodology (Mode 1 — from an existing website)
|
||||
|
||||
How to turn an existing site into a claims register, and why this mode is *easier*
|
||||
than Mode 2 (collected sources) but still must not blindly trust what it scrapes.
|
||||
|
||||
Pair skill: extraction is `scripts/extract_site_claims.py`; the build engine and the
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QA gate are shared with Mode 2. See `source-to-schema-methodology.md` for Mode 2.
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## Why a website is the easy case (and where it still bites)
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A published site has a **single source of truth** — the pages themselves — so there is
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little to reconcile. The risks are different from Mode 2:
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| Risk on an existing site | What it causes | Countermeasure |
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|---|---|---|
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| Trusting inferred meta as fact | wrong/old values shipped as schema | meta/OG seeded **PENDING**, never auto-shipped |
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| Existing JSON-LD is partial or stale | gaps, outdated facts | extracted as CONFIRMED but **spot-checked** at review |
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| Many near-identical pages | duplicate descriptions, bloated register | one entity per real thing; let Layer 4 catch dupes |
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| JS-rendered schema not in raw HTML | "nothing extracted" | use a rendered snapshot / live fetch, or fall to Mode 2 |
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## The 5 steps
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### 1. Choose the pages
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Pick the canonical page per entity (home, about/company, each property/location, key
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product/FAQ pages). One representative page per entity is enough to seed it; you don't
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need the whole crawl.
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### 2. Extract
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Run the adapter on URLs, local `.html` files, or a directory (offline):
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```bash
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python scripts/extract_site_claims.py https://site/ https://site/about --out site_claims
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python scripts/extract_site_claims.py ./snapshot/ --out site_claims # offline
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```
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It produces two tiers of claims:
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- **Existing JSON-LD → `CONFIRMED` (authority 1).** The site already published these
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facts about itself; flattened to dotted-path claims.
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- **`<title>` / meta description / OpenGraph / `<html lang>` / canonical → `PENDING`
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(authority 2).** Inferred, not authoritative. These will **not** ship until confirmed.
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### 3. Review the register (the critical human step)
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Open `site_claims/claims_register.csv`:
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- **Spot-check CONFIRMED rows** — extraction is faithful, but the site's own JSON-LD can
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be wrong/stale. Correct values; clear nothing silently.
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- **Confirm or drop PENDING rows** — set `status=CONFIRMED` only for facts you've verified;
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delete the rest. PENDING rows are excluded by the builder by design.
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- **Add what the page didn't expose** — telephone, full address, `geo`, `sameAs`,
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`priceRange`. The richest schema usually needs facts no single page renders.
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- Set `conflict=Y` on any value you're unsure about to keep it out until resolved.
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### 4. Build
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```bash
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python scripts/build_schema_drafts.py site_claims/claims_register.csv --out drafts_out
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```
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Unfilled slots are pruned; only CONFIRMED, non-conflicting claims become schema. Read
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`drafts_out/build_report.md` for everything excluded and why.
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### 5. Validate (the gate)
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```bash
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python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py \
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drafts_out/schema_drafts_dataset.csv --out qa_out
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```
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Gate = **zero P0**. Fix P0, re-build, re-validate, then open client review against the
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report (not raw JSON).
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## When NOT to use Mode 1
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If the existing site **already has good, complete JSON-LD**, you don't need to regenerate
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it — **audit it in place** with `16-seo-schema-validator` Mode B
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(`validate_schema.py --live <URL>`). Mode 1 is for sites whose pages carry the *facts* but
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not yet the *structured data*, or whose schema needs a rebuild.
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## entity_id convention
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The adapter assigns `prefix:slug` ids (`org:`, `site:`, `hotel:`, `dining:`, `page:`, …)
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derived from each node's `@id` fragment or page URL. Rename them to stable, human ids
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during review (e.g. `hotel:theshilla-seoul`) so re-runs and Mode 2 additions line up.
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@@ -0,0 +1,62 @@
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# 출처 권위 위계 · 출처추적(Provenance) · 충돌 해소
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미발행 사이트 스키마 저작의 성패는 "사실을 스키마로 굳히기 전에 단일 확정값을 만들 수 있는가"에 달려 있다. 그 판단 규칙을 명문화한다.
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## 1. 출처 권위 위계 (authority rank)
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값이 충돌할 때 **상위 권위 출처가 이긴다.** 클레임 레지스터의 `authority` 열에 1~5로 기록한다.
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| 순위 | 출처 유형 | 신뢰 대상(어떤 사실에 권위) |
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|:---:|-----------|------------------------------|
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| **1** | 기업공시(DART), 사업자등록 정보 | 법인명·설립일·본사주소·대표자 (법적 사실) |
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||||
| **1** | 공식 홈페이지/IR, 프레스킷 | 브랜드 표기·연락처·URL·로고 (공식 표기) |
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||||
| **2** | 지속가능경영보고서, 사보, 공식 발간물 | 서사·정책·시설 스펙 |
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||||
| **2** | Wikidata, 위키백과 | 엔티티 식별자(Q-ID)·sameAs·국제 표기 |
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||||
| **3** | 주요 미디어 기사 | 사건·인용·맥락 (교차검증용) |
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| **4** | 인물정보/집계 사이트, 소셜 | 보조·후보값 (단독 근거 불가) |
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||||
규칙
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- **법적 사실**(법인명/설립일/주소)은 순위 1(공시) 우선.
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||||
- **공식 표기**(브랜드명/전화/URL)는 순위 1(공식 채널) 우선.
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||||
- **국제 식별/연결**(sameAs, 외국어 표기)은 Wikidata 우선.
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||||
- 순위 4 단독으로는 CONFIRMED 불가 → 상위 출처로 교차검증 필수.
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||||
## 2. 출처추적(provenance)을 남기는 이유
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발행된 페이지 기반 작업은 "그 페이지가 근거"라는 자명한 출처가 있다. 미발행 작업은 그렇지 않으므로 **모든 클레임에 출처를 명시**해야 한다.
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||||
- `source_ids` — 소스 레지스터의 출처 ID(파이프로 복수). 예: `S-DART|S-OFF`
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||||
- 효용:
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1. 충돌 시 권위 비교의 근거가 된다.
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||||
2. 럭셔리 브랜드 특성상 **사실 오류는 PR/법적 리스크** — 근거 추적이 방어선.
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||||
3. 런칭 후 사실 변경 시 어느 클레임을 갱신할지 즉시 특정 가능.
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## 3. 충돌 해소 절차
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```
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값 충돌 발견
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│
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├─ 권위 순위가 다른가? ──예──▶ 상위 출처 채택, 하위는 note에 기록, status=CONFIRMED
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||||
│
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||||
└─ 동순위 충돌인가?
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||||
├─ 최신성(retrieved_date) 우선 적용 가능? ──예──▶ 최신 채택
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||||
└─ 판단 불가 ──▶ conflict=Y 유지, status=PENDING
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||||
→ 빌더가 자동 제외하고 build_report에 보고
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||||
→ 고객/이해관계자 질의로 확정 (최소 단위 질문)
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```
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원칙: **충돌이 미해소면 스키마에 넣지 않는다.** 모순된 사실로 만든 스키마는 NAP 불일치·KG 혼선으로 직결된다. 비우는 편이 틀리는 것보다 낫다.
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||||
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||||
## 4. 엔티티 정합(reconciliation) — 동명 함정
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||||
- 모든 핵심 엔티티는 **Wikidata Q-ID**로 못박는다(예: 호텔 법인 vs 동명 역사·지명).
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||||
- `sameAs`에는 검증된 식별 URL만: Wikidata, 위키백과, 공식 소셜.
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||||
- 미디어 기사 URL은 sameAs가 아님(엔티티 식별자가 아니라 언급).
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||||
- Knowledge Panel이 이미 있으면 그 표기를 공식 표기와 대조해 일치시킨다.
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||||
## 5. CONFIRMED 승격 체크리스트
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- [ ] 값이 정규화됨(전화 E.164 / 날짜 ISO 8601 / 언어 BCP-47 / 국가 ISO alpha-2)
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- [ ] `source_ids` 1개 이상, 핵심 사실은 권위 순위 1~2
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- [ ] 동일 속성 충돌 없음(`conflict` 비어 있음)
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||||
- [ ] 엔티티는 `sameAs`/Q-ID로 식별 정합 완료
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||||
- 위 충족 시에만 `status=CONFIRMED` → 빌더가 스키마로 채택.
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@@ -0,0 +1,167 @@
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||||
# Source-to-Schema 표준 프로세스 (미발행 사이트용 Schema 저작)
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> 대상: 아직 발행되지 않은 웹사이트의 구조화 데이터(JSON-LD)를 **텍스트 소스로부터 저작**하는 작업.
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||||
> 짝 스킬: 생성/저작은 `17-seo-schema-generator`(본 문서 = Mode 2 소스 기반), 검증은 `16-seo-schema-validator`.
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---
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## 0. 왜 이 작업이 "발행된 페이지 기반"보다 어려운가
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발행된 페이지 기반 스키마는 **DOM이라는 단일 진실원본(single source of truth)** 이 이미 있고, 거기서 *추출*만 하면 된다. 미발행 사이트는 그 진실원본이 존재하지 않기 때문에 다음 네 가지 난점이 동시에 발생한다.
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||||
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||||
| # | 난점 | 결과적으로 생기는 결함 | 대응 원칙 |
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|---|------|----------------------|-----------|
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| 1 | 사실이 여러 출처에 흩어져 있고 서로 **충돌** (DART vs 위키 vs 브로셔) | NAP 불일치, 값 모순 | **출처 권위 위계**로 단일 값 확정 |
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||||
| 2 | 붙일 **URL이 아직 없음** | placeholder/TODO 누출 (최다 P0) | 확정값 없으면 **키 자체를 생성하지 않음** |
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||||
| 3 | 엔티티 식별을 **사람이 수동**으로 (어느 "신라"인가) | 잘못된 sameAs, 엔티티 혼선 | **Wikidata/Wikipedia 정합(reconciliation)** |
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||||
| 4 | 무엇을 만들지 **범위 자체가 미정** | 누락/과잉 엔티티 | **엔티티-타입 맵**으로 범위 선확정 |
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||||
**결론적 설계 원칙**: 스키마로 굳히기 *전에* "출처 → 클레임(claim) 확정"을 먼저 끝낸다. 정제되지 않은 사실을 곧장 JSON-LD에 부으면 모든 충돌·공백이 그대로 스키마 결함이 된다. 그래서 본 프로세스의 중심축은 **클레임 레지스터(claims register)** — 출처가 추적되고 충돌이 해소된 사실 대장 — 이며, **CONFIRMED 클레임만 스키마가 된다.**
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---
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## 9단계 표준 프로세스
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각 단계는 목적 / 입력 / 절차 / 산출 / 완료기준(AC) / 리스크로 명세한다.
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### 1단계. 온라인 정통 소스(authentic source) 수집
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- **목적**: 권위 있는 1차 출처를 폭넓게 확보한다.
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- **입력**: 대상 기업/브랜드명, 법인명, 도메인.
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- **절차**: 다음을 수집·기록 → `templates/source-register.csv`
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- 기업공시(**DART**) — 법인명/설립일/주소/대표자 (법적 사실의 최상위 권위)
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- **공식 홈페이지**(About/푸터/IR), 지속가능경영보고서, 뉴스룸/미디어, 뉴스레터
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- **Wikidata / 위키백과** — 엔티티 식별자(Q-ID)와 sameAs 후보
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- 채용 사이트 — JobPosting 원천
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- 공식 **YouTube 채널** — VideoObject 원천
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- 공식 소셜/디지털 채널 — sameAs 후보
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- 주요 미디어 기사, 인물정보 사이트 — 보조/교차검증용
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- **산출**: 소스 레지스터(출처별 1행, 권위순위·언어·커버 엔티티 기록).
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- **AC**: 각 핵심 엔티티에 대해 **최소 2개 독립 출처** 확보(교차검증 가능).
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- **리스크**: 비공식·오래된 출처를 1차로 오인 → 권위순위를 반드시 명시.
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### 2단계. 오프라인 콘텐츠 수집
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- **목적**: 온라인에 없는 1차 사실(브랜드 서사, 시설 스펙, 공식 표기) 확보.
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- **입력**: 브로셔 PDF, 사보/경영보고서, 프레스 킷, 보도자료 모음, 발간물.
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- **절차**: 파일을 소스 레지스터에 등록(파일 경로·발행일·언어). PDF는 텍스트 추출(스캔본은 OCR) 후 출처 표기 유지.
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||||
- **산출**: 오프라인 출처도 동일 레지스터에 통합.
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||||
- **AC**: 모든 오프라인 소스에 `retrieved_date`와 `authority` 기재.
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- **리스크**: PDF 추출 시 인코딩 깨짐/표 붕괴 → 추출 직후 육안 점검.
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### 3단계. 정규화 & 정제(distill)
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- **목적**: 수집물을 **클레임 단위**로 분해하고 노이즈·중복·빈값을 제거한다.
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- **입력**: 1·2단계 소스.
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- **절차**:
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1. 각 소스에서 사실을 (엔티티, 속성, 값, 출처) 단위로 추출 → `templates/claims-register.csv`
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2. 동일 (엔티티, 속성)의 **중복 통합**, 빈값/노이즈 제거
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3. 출처 충돌 시 `conflict=Y`로 표시(해소 전까지 스키마 진입 차단)
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||||
4. 표기 정규화: 전화(E.164), 날짜(ISO 8601), 언어코드(BCP-47), 국가(ISO 3166-1 alpha-2)
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||||
- **산출**: 1차 클레임 레지스터(아직 미확정 포함).
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||||
- **AC**: 모든 핵심 속성이 단일 정규화 값 후보를 가짐(또는 conflict/pending로 명시).
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- **리스크**: 정규화 누락이 다운스트림 VAL 결함으로 직결 → 3단계에서 포맷 확정.
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### 4단계. 텍스트 분석 & Knowledge Graph 교차검증
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||||
- **목적**: 클레임을 외부 KG와 대조해 **이중 점검**하고, 동시에 현황·개선과제를 도출한다.
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||||
- **입력**: 1차 클레임 레지스터.
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||||
- **절차**:
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1. **엔티티 정합**: Wikidata Q-ID, 위키백과, Google Knowledge Panel과 대조 → `sameAs` 확정
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||||
2. 핵심 사실(설립일, 법인명, 대표자)을 KG 값과 비교 → 불일치는 `conflict`
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||||
3. KG에 **존재하지 않거나 빈약한 엔티티**를 식별 → *개선과제 자료*로 별도 기록(런칭 후 KG 강화 목표)
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||||
4. 충돌·미확정을 권위 위계로 해소 → `status=CONFIRMED` 승격
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||||
- **산출**: 확정 클레임 레지스터 + **KG 현황/개선과제 메모**(별도 컨설팅 산출물로 활용).
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||||
- **AC**: 모든 핵심 엔티티에 검증된 `sameAs` 1개 이상; conflict 0건.
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||||
- **리스크**: 동명 엔티티 오정합(예: "신라" 왕조 vs 호텔) → Q-ID로 못박기.
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||||
- 참고: `references/source-authority-hierarchy.md`
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||||
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||||
### 5단계. 유형별 활용 스키마 타입 분류
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- **목적**: 어떤 엔티티에 어떤 schema.org 타입을 쓸지 범위를 확정한다.
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||||
- **입력**: 확정 클레임 + 페이지/엔티티 목록.
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||||
- **절차**: 엔티티·소스 유형을 타입에 매핑(아래는 본 스킬 기본 매핑).
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| 소스/엔티티 | schema.org 타입 |
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|-------------|-----------------|
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| 법인·브랜드(공시/공식) | `Organization` |
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| 언어별 사이트 | `WebSite` |
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||||
| 호텔 프로퍼티 | `Hotel` (= LocalBusiness 계열) |
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| 임원/인물 | `Person` |
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| 채용공고 | `JobPosting` |
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||||
| 공식 영상 | `VideoObject` |
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| FAQ/프레스킷 Q&A | `FAQPage` |
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| 사이트 내비게이션 | `BreadcrumbList` |
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- **산출**: 엔티티-타입 맵(엔티티별 타입 + 필수 속성 목록).
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||||
- **AC**: 모든 대상 엔티티에 타입과 Google 필수 속성 목록이 배정됨.
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||||
- **리스크**: 과잉 타입 부여(불필요한 타입은 검증 부담만 가중) → "리치결과 가치 있는 타입" 우선.
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||||
- 참고: `references/entity-and-type-map.md`
|
||||
|
||||
### 6단계. 타입별 템플릿 설정 & 초안 추출 (자동화)
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||||
- **목적**: 확정 클레임 + 타입 템플릿으로 JSON-LD 초안을 **자동 생성**한다.
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||||
- **입력**: 확정 클레임 레지스터(`status=CONFIRMED`), `scripts/type_templates.json`.
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||||
- **절차**:
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```bash
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python scripts/build_schema_drafts.py path/to/claims_register.csv \
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||||
--templates scripts/type_templates.json --out drafts_out
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||||
```
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||||
- CONFIRMED·비충돌 클레임만 스키마가 됨. PENDING/REJECTED/conflict/공란은 **제외 후 보고**.
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||||
- 미충족 슬롯은 **키 자체를 삭제**(placeholder 누출 원천 차단).
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||||
- 엔티티 간 `@id` 참조로 엔티티 그래프 형성(Hotel→parentOrganization 등).
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||||
- **산출**: `drafts/*.jsonld`, 검증기 입력용 `schema_drafts_dataset.csv`, `build_report.md`(제외 클레임 목록).
|
||||
- **AC**: 초안에 placeholder/빈 객체 0건; 모든 제외 클레임이 보고서에 사유와 함께 기재.
|
||||
- **리스크**: 템플릿 누락 타입은 건너뜀(보고됨) → 5단계 맵과 템플릿 동기화.
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||||
|
||||
### 7단계. 리뷰·검토·수정 + 리뷰 가이드
|
||||
- **목적**: 초안을 사람·고객이 검토하되, **원본 JSON이 아니라 결함 리포트**로 검토하게 한다.
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||||
- **입력**: 6단계 초안 + 검증기 결과.
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||||
- **절차**:
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||||
1. 초안을 **즉시 검증기에 통과**(아래 8단계)시켜 P0=0 게이트부터 확보
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||||
2. 남은 항목을 `templates/review-guide.md` 기준으로 검토(사실 정확성·표기·번역)
|
||||
3. 고객 검토는 P0가 0인 깨끗한 초안에 대해서만, 결함 리포트 기준으로 진행
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||||
- **산출**: 수정 반영 초안 + 리뷰 가이드 체크 결과.
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||||
- **AC**: 모든 P0 해소; 사실 정확성 검토 서명(저작자·검수자).
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||||
- **리스크**: 사람이 원본 JSON을 직접 보면 "오류 과다" 문제 재발 → 반드시 리포트 기반 검토.
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||||
- 참고: `templates/review-guide.md`
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||||
|
||||
### 8단계. 수정 초안의 rich result 적격성 점검
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||||
- **목적**: 리치결과 적격성을 (1) 오프라인 게이트 + (2) Google 온라인 테스트로 이중 확인.
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||||
- **입력**: 수정 초안 데이터셋.
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||||
- **절차**:
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||||
```bash
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# 오프라인 게이트 (반드시 zero P0)
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python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py drafts_out/schema_drafts_dataset.csv --out qa_out
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||||
```
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||||
- 게이트 PASS 후, **표본 엔트리**를 Google Rich Results Test에 통과(이 런타임은 오프라인이라 온라인 테스트는 사용자가 수행)시켜 캡처.
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||||
- **산출**: 검증기 리포트(Gate PASS) + Rich Results Test 표본 통과 캡처.
|
||||
- **AC**: P0=0, P1 트리아지 완료, 온라인 테스트 표본 green.
|
||||
- **리스크**: 오프라인 규칙은 호텔 도메인 큐레이션 부분집합 → 온라인 표본 검사로 보완.
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||||
|
||||
### 9단계. 발행 후 유효성 검증 & KG 변화 측정
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||||
- **목적**: 배포된 스키마가 저작 초안과 일치하는지 확인하고, 4단계의 KG 개선과제 달성도를 측정한다.
|
||||
- **입력**: 라이브 URL.
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||||
- **절차**:
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1. 검증기 **Mode B**(라이브 URL)로 렌더링된 스키마 재검증 → `seo-comprehensive-audit` 4단계 연계
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||||
2. GSC "리치 결과" 리포트 모니터링(신규 오류 0 유지)
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||||
3. 4단계 KG 메모 대비 Knowledge Panel/Wikidata 노출·정확도 변화 측정
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||||
- **산출**: 발행 후 검증 리포트 + KG 변화 측정(전/후 비교).
|
||||
- **AC**: 라이브 스키마 = 저작 초안; GSC 신규 구조화데이터 오류 0; KG 개선과제 진척 기록.
|
||||
- **리스크**: 렌더링 단계에서 JS로 스키마 누락/변형 → Mode B로 실측.
|
||||
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||||
---
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## 스테이지 게이트 (설계→개발→테스트→안정화→런칭 후)
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| 게이트 | 단계 | DoD(완료 정의) |
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|--------|------|----------------|
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| **G1 설계** | 1·2·5 | 소스 레지스터 완료(엔티티당 ≥2출처), 엔티티-타입 맵 확정(타입+필수속성) |
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| **G2 개발** | 3·4·6 | 클레임 레지스터 CONFIRMED·conflict 0, 빌더 실행 → 초안 placeholder 0 |
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| **G3 테스트** | 7·8 | 검증기 **zero P0**, P1 트리아지(`decision-log`), 사실정확성 검수 서명 |
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| **G4 안정화** | 8 | Google Rich Results Test 표본 green, 재실행 무회귀 |
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| **G5 런칭 후** | 9 | 라이브=초안 일치, GSC 신규오류 0, KG 변화 측정 기록 |
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## 산출물 일람
|
||||
- `templates/source-register.csv` — 1·2단계 출처 대장
|
||||
- `templates/claims-register.csv` — 3·4단계 사실 대장(스키마의 원천)
|
||||
- `templates/review-guide.md` — 7단계 검토 기준
|
||||
- `scripts/type_templates.json` — 6단계 타입별 JSON-LD 템플릿
|
||||
- `scripts/build_schema_drafts.py` — 6단계 초안 자동 생성
|
||||
- (검증) `16-seo-schema-validator` — 7·8·9단계 게이트
|
||||
@@ -0,0 +1,305 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
build_schema_drafts.py — Source-to-Schema draft generator (skill 17, pre-launch)
|
||||
|
||||
WHAT IT DOES
|
||||
Turns a *claims register* (reconciled, provenance-tracked facts) into JSON-LD
|
||||
drafts, then writes a dataset CSV that feeds straight into
|
||||
16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py.
|
||||
|
||||
WHY A CLAIMS REGISTER FIRST (the core idea)
|
||||
Authoring schema for a site that does not exist yet is error-prone because the
|
||||
facts live in many conflicting sources (DART, Wikipedia, brochures...). If you
|
||||
pour raw, unreconciled facts straight into JSON-LD you reproduce every conflict
|
||||
and gap as a schema defect. So we reconcile facts FIRST (one confirmed value per
|
||||
property, with sources recorded), and only CONFIRMED, non-conflicting claims are
|
||||
allowed to become schema. Everything else is reported, not shipped.
|
||||
|
||||
THE PRUNING RULE (placeholder leakage is the #1 pre-launch defect)
|
||||
A template slot that has no confirmed value is DELETED — never emitted as
|
||||
"{{...}}" or "TODO". An empty nested object (only @type left) is dropped too.
|
||||
This guarantees drafts contain only backed facts.
|
||||
|
||||
INPUT (claims register): .csv or .xlsx with columns (case-insensitive, KR/EN aliases ok)
|
||||
entity_id e.g. org:shilla, hotel:theshilla-seoul (groups rows into one node)
|
||||
entity_type Organization | Hotel | Person | JobPosting | VideoObject | WebSite | FAQPage
|
||||
property schema.org property, dotted for nesting: address.streetAddress
|
||||
append nothing for scalars; arrays are handled automatically
|
||||
value the confirmed value (pipe-separate multiple values: a|b|c)
|
||||
lang optional (ko/en/ja/zh) -> produces one draft per language
|
||||
url optional target URL (provisional ok) -> carried to validator
|
||||
source_ids optional pipe-separated refs into the source register (provenance)
|
||||
authority optional 1..n (1 = most authoritative) — for your audit trail
|
||||
confidence optional high|med|low
|
||||
conflict optional — any truthy value (Y/1/true/충돌) EXCLUDES the claim
|
||||
status CONFIRMED (default if blank) | PENDING | REJECTED — only CONFIRMED ships
|
||||
note optional
|
||||
|
||||
USAGE
|
||||
python scripts/build_schema_drafts.py path/to/claims_register.csv \
|
||||
--templates scripts/type_templates.json --out drafts_out
|
||||
# then hand off to the validator:
|
||||
python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py \
|
||||
drafts_out/schema_drafts_dataset.csv --out qa_out
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse, csv, json, os, sys, copy, re
|
||||
from collections import defaultdict, OrderedDict
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Column aliasing — accept Korean/English header variants #
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
COL_ALIASES = {
|
||||
"entity_id": ["entity_id", "entity", "엔티티", "엔티티id", "id"],
|
||||
"entity_type": ["entity_type", "type", "타입", "유형", "스키마타입"],
|
||||
"property": ["property", "prop", "속성", "프로퍼티", "path"],
|
||||
"value": ["value", "값", "내용"],
|
||||
"lang": ["lang", "language", "언어", "언어코드"],
|
||||
"url": ["url", "메뉴 url", "메뉴url", "주소"],
|
||||
"source_ids": ["source_ids", "source", "sources", "출처", "출처id"],
|
||||
"authority": ["authority", "권위", "권위순위"],
|
||||
"confidence": ["confidence", "신뢰도"],
|
||||
"conflict": ["conflict", "충돌", "conflict_flag"],
|
||||
"status": ["status", "상태"],
|
||||
"note": ["note", "notes", "비고", "메모"],
|
||||
}
|
||||
TRUTHY = {"y", "yes", "1", "true", "t", "충돌", "conflict", "o"}
|
||||
PLACEHOLDER_RE = re.compile(r"^\{\{(.+?)\}\}$") # matches an entire-string slot
|
||||
UNFILLED = object() # sentinel: slot had no value
|
||||
|
||||
|
||||
def _norm(s):
|
||||
return (s or "").strip().lower().replace(" ", "")
|
||||
|
||||
|
||||
def map_columns(headers):
|
||||
"""Return {canonical_name: actual_header} using the alias table."""
|
||||
lookup = {_norm(h): h for h in headers}
|
||||
out = {}
|
||||
for canon, aliases in COL_ALIASES.items():
|
||||
for a in aliases:
|
||||
if _norm(a) in lookup:
|
||||
out[canon] = lookup[_norm(a)]
|
||||
break
|
||||
return out
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Loading the claims register #
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def load_rows(path):
|
||||
"""Yield dict rows from .csv or .xlsx. Keeps original header names."""
|
||||
ext = os.path.splitext(path)[1].lower()
|
||||
if ext in (".csv", ".tsv"):
|
||||
delim = "\t" if ext == ".tsv" else ","
|
||||
with open(path, encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
|
||||
for row in csv.DictReader(f, delimiter=delim):
|
||||
yield row
|
||||
elif ext in (".xlsx", ".xlsm"):
|
||||
try:
|
||||
from openpyxl import load_workbook
|
||||
except ImportError:
|
||||
sys.exit("openpyxl required for .xlsx — pip install openpyxl")
|
||||
wb = load_workbook(path, read_only=True, data_only=True)
|
||||
for ws in wb.worksheets:
|
||||
rows = ws.iter_rows(values_only=True)
|
||||
try:
|
||||
headers = [str(h) if h is not None else "" for h in next(rows)]
|
||||
except StopIteration:
|
||||
continue
|
||||
if not map_columns(headers).get("entity_id"):
|
||||
continue # sheet without our schema -> skip
|
||||
for r in rows:
|
||||
yield {headers[i]: ("" if v is None else str(v))
|
||||
for i, v in enumerate(r) if i < len(headers)}
|
||||
else:
|
||||
sys.exit(f"Unsupported claims register format: {ext}")
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Distil rows -> per-(entity, lang) confirmed claim maps + exclusion log #
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def collect_claims(path):
|
||||
rows = list(load_rows(path))
|
||||
if not rows:
|
||||
sys.exit("Claims register is empty.")
|
||||
cmap = map_columns(rows[0].keys())
|
||||
for req in ("entity_id", "entity_type", "property", "value"):
|
||||
if req not in cmap:
|
||||
sys.exit(f"Missing required column '{req}'. Found: {list(rows[0].keys())}")
|
||||
|
||||
def g(row, key):
|
||||
col = cmap.get(key)
|
||||
return (row.get(col, "") if col else "").strip()
|
||||
|
||||
# claims[(entity_id, lang)] -> {"type":..., "url":..., "props": {path: [values]}}
|
||||
claims = OrderedDict()
|
||||
excluded = [] # (entity, prop, reason, detail)
|
||||
for row in rows:
|
||||
eid = g(row, "entity_id")
|
||||
if not eid:
|
||||
continue
|
||||
etype = g(row, "entity_type")
|
||||
prop = g(row, "property")
|
||||
val = g(row, "value")
|
||||
lang = g(row, "lang") or ""
|
||||
status = (g(row, "status") or "CONFIRMED").upper()
|
||||
conflict = _norm(g(row, "conflict")) in TRUTHY
|
||||
|
||||
if conflict:
|
||||
excluded.append((eid, prop, "CONFLICT", f"sources disagree -> resolve first"))
|
||||
continue
|
||||
if status == "REJECTED":
|
||||
excluded.append((eid, prop, "REJECTED", g(row, "note")))
|
||||
continue
|
||||
if status == "PENDING":
|
||||
excluded.append((eid, prop, "PENDING", "not yet confirmed by an authoritative source"))
|
||||
continue
|
||||
if not val:
|
||||
excluded.append((eid, prop, "EMPTY", "confirmed row but value is blank"))
|
||||
continue
|
||||
|
||||
key = (eid, lang)
|
||||
node = claims.setdefault(key, {"type": etype, "url": g(row, "url"),
|
||||
"props": defaultdict(list)})
|
||||
if etype and not node["type"]:
|
||||
node["type"] = etype
|
||||
if g(row, "url") and not node["url"]:
|
||||
node["url"] = g(row, "url")
|
||||
# pipe-separated value -> multiple values (array support)
|
||||
for v in (val.split("|") if "|" in val else [val]):
|
||||
v = v.strip()
|
||||
if v:
|
||||
node["props"][prop].append(v)
|
||||
return claims, excluded
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Fill a template, pruning every unfilled slot #
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def fill(node_template, props):
|
||||
"""Recursively fill {{slots}}; return UNFILLED when a branch has no real data."""
|
||||
if isinstance(node_template, str):
|
||||
m = PLACEHOLDER_RE.match(node_template.strip())
|
||||
if not m:
|
||||
return node_template # literal (e.g. "@type":"Hotel")
|
||||
path = m.group(1)
|
||||
is_array = path.endswith("[]")
|
||||
if is_array:
|
||||
path = path[:-2]
|
||||
vals = props.get(path, [])
|
||||
if not vals:
|
||||
return UNFILLED
|
||||
if is_array:
|
||||
return list(vals)
|
||||
if len(vals) > 1:
|
||||
print(f" ! multiple values for scalar '{path}' — using first ({len(vals)} given)")
|
||||
return vals[0]
|
||||
|
||||
if isinstance(node_template, dict):
|
||||
out = OrderedDict()
|
||||
for k, v in node_template.items():
|
||||
filled = fill(v, props)
|
||||
if filled is UNFILLED:
|
||||
continue
|
||||
out[k] = filled
|
||||
# an object that only carries @type/@context (no real data, no @id ref) is empty
|
||||
meaningful = [k for k in out if k not in ("@type", "@context")]
|
||||
if not meaningful:
|
||||
return UNFILLED
|
||||
return out
|
||||
|
||||
if isinstance(node_template, list):
|
||||
out = [x for x in (fill(i, props) for i in node_template) if x is not UNFILLED]
|
||||
return out if out else UNFILLED
|
||||
|
||||
return node_template
|
||||
|
||||
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Main #
|
||||
# ----------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def main():
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(description="Build JSON-LD drafts from a claims register.")
|
||||
ap.add_argument("claims", help="claims register .csv/.xlsx")
|
||||
ap.add_argument("--templates", default=os.path.join(os.path.dirname(__file__), "type_templates.json"))
|
||||
ap.add_argument("--out", default="drafts_out")
|
||||
args = ap.parse_args()
|
||||
|
||||
templates = json.load(open(args.templates, encoding="utf-8"))["templates"]
|
||||
claims, excluded = collect_claims(args.claims)
|
||||
|
||||
os.makedirs(os.path.join(args.out, "drafts"), exist_ok=True)
|
||||
dataset_rows = []
|
||||
built, skipped_type = 0, []
|
||||
|
||||
for (eid, lang), node in claims.items():
|
||||
etype = node["type"]
|
||||
if etype not in templates:
|
||||
skipped_type.append((eid, etype))
|
||||
continue
|
||||
filled = fill(copy.deepcopy(templates[etype]["tpl"]), node["props"])
|
||||
if filled is UNFILLED or not filled:
|
||||
skipped_type.append((eid, f"{etype} (no usable claims)"))
|
||||
continue
|
||||
jsonld = json.dumps(filled, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
safe = re.sub(r"[^A-Za-z0-9]+", "_", eid).strip("_")
|
||||
fname = f"{safe}__{lang}.jsonld" if lang else f"{safe}.jsonld"
|
||||
with open(os.path.join(args.out, "drafts", fname), "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||
f.write(jsonld)
|
||||
dataset_rows.append(OrderedDict([
|
||||
("entity_id", eid), ("entity_type", etype),
|
||||
("url", node["url"]), ("lang", lang),
|
||||
("jsonld", json.dumps(filled, ensure_ascii=False)),
|
||||
]))
|
||||
built += 1
|
||||
|
||||
# dataset CSV — directly consumable by validate_schema.py (auto-detects 'jsonld')
|
||||
ds_path = os.path.join(args.out, "schema_drafts_dataset.csv")
|
||||
with open(ds_path, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
|
||||
w = csv.DictWriter(f, fieldnames=["entity_id", "entity_type", "url", "lang", "jsonld"])
|
||||
w.writeheader()
|
||||
w.writerows(dataset_rows)
|
||||
|
||||
# build report
|
||||
rep = [
|
||||
"# Schema Draft Build Report",
|
||||
"",
|
||||
f"- Entities built: **{built}**",
|
||||
f"- Claims excluded (not shipped): **{len(excluded)}**",
|
||||
f"- Entities skipped (no template / no usable claims): **{len(skipped_type)}**",
|
||||
"",
|
||||
"## Excluded claims (resolve before they can become schema)",
|
||||
]
|
||||
if excluded:
|
||||
rep.append("| entity | property | reason | detail |")
|
||||
rep.append("|--------|----------|--------|--------|")
|
||||
for eid, prop, reason, detail in excluded:
|
||||
rep.append(f"| {eid} | {prop} | **{reason}** | {detail} |")
|
||||
else:
|
||||
rep.append("_None._")
|
||||
if skipped_type:
|
||||
rep += ["", "## Skipped entities", ""]
|
||||
for eid, why in skipped_type:
|
||||
rep.append(f"- {eid} — {why}")
|
||||
rep += [
|
||||
"", "## Next step",
|
||||
"1. Resolve every excluded claim (confirm an authoritative value, clear conflicts).",
|
||||
"2. Re-run this builder.",
|
||||
"3. Validate the output (the QA gate):",
|
||||
" ```bash",
|
||||
f" python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py {ds_path} --out qa_out",
|
||||
" ```",
|
||||
"4. Fix all P0 from the validator, then proceed to client review.",
|
||||
]
|
||||
rep_path = os.path.join(args.out, "build_report.md")
|
||||
open(rep_path, "w", encoding="utf-8").write("\n".join(rep))
|
||||
|
||||
print(f"Built {built} drafts | excluded {len(excluded)} claims | skipped {len(skipped_type)} entities")
|
||||
print(f"Wrote: {ds_path}")
|
||||
print(f" {rep_path}")
|
||||
print(f" {os.path.join(args.out, 'drafts')}/*.jsonld")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,346 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
extract_site_claims.py — Scenario 1 adapter: an EXISTING website → claims register.
|
||||
|
||||
THE MERGE, IN ONE SENTENCE
|
||||
Schema generation has two scenarios that differ only in WHERE facts come from:
|
||||
1) from a given website — the live pages ARE the source of truth (this script)
|
||||
2) from collected sources — a not-yet-published site, facts scattered & conflicting
|
||||
Both emit the SAME claims_register.csv, which build_schema_drafts.py then turns into
|
||||
drafts and 16-seo-schema-validator gates. The claims register is the shared pivot
|
||||
that lets one skill cover both scenarios.
|
||||
|
||||
WHAT THIS DOES
|
||||
Reads pages of an existing site and seeds a claims register from them:
|
||||
- existing JSON-LD (<script type="application/ld+json">) -> CONFIRMED (authority 1):
|
||||
the site already published these facts about itself.
|
||||
- <title> / meta description / OpenGraph / <html lang> / canonical -> PENDING:
|
||||
inferred, not authoritative. The builder EXCLUDES PENDING claims until a human
|
||||
confirms them — so inference never silently ships (the skill's core principle).
|
||||
|
||||
You then review/edit claims_register.csv, run build_schema_drafts.py, and validate.
|
||||
|
||||
INPUT (any mix): URLs (needs `requests`), local .html files, or a directory of .html
|
||||
OUTPUT (in --out): claims_register.csv + extraction_report.md
|
||||
|
||||
USAGE
|
||||
python extract_site_claims.py https://example.com/ https://example.com/about --out site_claims
|
||||
python extract_site_claims.py ./snapshot/ --out site_claims # offline, local HTML
|
||||
# then:
|
||||
python build_schema_drafts.py site_claims/claims_register.csv --out drafts_out
|
||||
python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py drafts_out/schema_drafts_dataset.csv --out qa_out
|
||||
"""
|
||||
|
||||
import argparse
|
||||
import csv
|
||||
import json
|
||||
import os
|
||||
import re
|
||||
import sys
|
||||
from collections import OrderedDict
|
||||
from html.parser import HTMLParser
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
from urllib.parse import urlparse
|
||||
|
||||
JSONLD_RE = re.compile(
|
||||
r'<script[^>]+type=["\']application/ld\+json["\'][^>]*>(.*?)</script>',
|
||||
re.IGNORECASE | re.DOTALL,
|
||||
)
|
||||
|
||||
# entity_id prefix per schema type — keeps ids readable and groupable.
|
||||
TYPE_PREFIX = {
|
||||
"Organization": "org", "Corporation": "org", "LocalBusiness": "biz",
|
||||
"WebSite": "site", "WebPage": "page",
|
||||
"Hotel": "hotel", "LodgingBusiness": "hotel", "Resort": "hotel",
|
||||
"Restaurant": "dining", "FoodEstablishment": "dining", "BarOrPub": "dining",
|
||||
"Person": "person", "Product": "product", "Article": "article",
|
||||
"NewsArticle": "article", "BlogPosting": "article", "Event": "event",
|
||||
"FAQPage": "faq", "BreadcrumbList": "crumb",
|
||||
}
|
||||
# OpenGraph og:type -> our seed @type for the meta-only fallback.
|
||||
OG_TYPE_MAP = {"website": "WebSite", "article": "Article", "product": "Product",
|
||||
"business.business": "LocalBusiness", "profile": "Person"}
|
||||
|
||||
CLAIM_FIELDS = ["entity_id", "entity_type", "property", "value", "lang", "url",
|
||||
"source_ids", "authority", "confidence", "conflict", "status", "note"]
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Lightweight HTML meta extraction (stdlib only)
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
class MetaParser(HTMLParser):
|
||||
"""Pull <title>, <html lang>, <link rel=canonical>, and <meta> name/property."""
|
||||
|
||||
def __init__(self):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.title_parts = []
|
||||
self._in_title = False
|
||||
self.lang = ""
|
||||
self.canonical = ""
|
||||
self.meta = {} # name/property (lowercased) -> content
|
||||
|
||||
def handle_starttag(self, tag, attrs):
|
||||
a = {k.lower(): (v or "") for k, v in attrs}
|
||||
if tag == "html" and a.get("lang"):
|
||||
self.lang = a["lang"].strip()
|
||||
elif tag == "title":
|
||||
self._in_title = True
|
||||
elif tag == "link" and a.get("rel", "").lower() == "canonical" and a.get("href"):
|
||||
self.canonical = a["href"].strip()
|
||||
elif tag == "meta":
|
||||
key = (a.get("property") or a.get("name") or "").lower().strip()
|
||||
if key and "content" in a:
|
||||
self.meta.setdefault(key, a["content"].strip())
|
||||
|
||||
def handle_endtag(self, tag):
|
||||
if tag == "title":
|
||||
self._in_title = False
|
||||
|
||||
def handle_data(self, data):
|
||||
if self._in_title:
|
||||
self.title_parts.append(data)
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def title(self):
|
||||
return re.sub(r"\s+", " ", "".join(self.title_parts)).strip()
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Page acquisition
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def gather_pages(inputs):
|
||||
"""Yield (url, html). Accepts http(s) URLs, .html files, and directories."""
|
||||
for item in inputs:
|
||||
if re.match(r"^https?://", item, re.IGNORECASE):
|
||||
try:
|
||||
import requests
|
||||
except ImportError:
|
||||
sys.exit("Fetching URLs needs requests: pip install requests "
|
||||
"(or pass local .html files / a directory instead).")
|
||||
try:
|
||||
r = requests.get(item, timeout=20,
|
||||
headers={"User-Agent": "Mozilla/5.0 (SchemaGen/1.0)"})
|
||||
r.raise_for_status()
|
||||
yield item, r.text
|
||||
except Exception as exc: # noqa: BLE001 — best-effort fetch
|
||||
print(f" ! could not fetch {item}: {exc}", file=sys.stderr)
|
||||
else:
|
||||
p = Path(item)
|
||||
if p.is_dir():
|
||||
for hp in sorted(p.rglob("*.html")):
|
||||
hp = hp.resolve()
|
||||
yield hp.as_uri(), hp.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
|
||||
elif p.is_file():
|
||||
p = p.resolve()
|
||||
yield p.as_uri(), p.read_text(encoding="utf-8", errors="replace")
|
||||
else:
|
||||
print(f" ! not a URL/file/dir, skipped: {item}", file=sys.stderr)
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# JSON-LD node -> flat (dotted-path, value) claims
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def primary_type(node):
|
||||
t = node.get("@type")
|
||||
if isinstance(t, list):
|
||||
return t[0] if t else ""
|
||||
return t or ""
|
||||
|
||||
|
||||
def top_level_nodes(parsed):
|
||||
"""Return the ENTITY nodes only — @graph members, array items, or a single object.
|
||||
|
||||
Deliberately NOT recursive: nested objects (PostalAddress, GeoCoordinates, …) belong
|
||||
to their parent and are captured by flatten() as dotted paths. Recursing here would
|
||||
wrongly promote a nested address into its own entity.
|
||||
"""
|
||||
if isinstance(parsed, dict) and "@graph" in parsed:
|
||||
graph = parsed["@graph"]
|
||||
return [n for n in graph if isinstance(n, dict) and "@type" in n]
|
||||
if isinstance(parsed, list):
|
||||
return [n for n in parsed if isinstance(n, dict) and "@type" in n]
|
||||
if isinstance(parsed, dict) and "@type" in parsed:
|
||||
return [parsed]
|
||||
return []
|
||||
|
||||
|
||||
def flatten(node, prefix=""):
|
||||
"""Yield (property_path, value) pairs matching the template {{dotted.path}} slots.
|
||||
|
||||
- scalars -> ("name", "X")
|
||||
- scalar arrays -> ("sameAs", "a|b|c") (pipe-joined; builder splits on '|')
|
||||
- nested objects -> recurse with dotted prefix ("address.streetAddress", ...)
|
||||
- @type inside a nested object is structural (templates hard-code it) -> skipped
|
||||
- a bare {"@id": "..."} reference -> ("parentOrganization.@id", "...")
|
||||
"""
|
||||
for key, val in node.items():
|
||||
if key == "@type":
|
||||
continue
|
||||
path = f"{prefix}{key}"
|
||||
if isinstance(val, (str, int, float, bool)):
|
||||
yield path, str(val)
|
||||
elif isinstance(val, list):
|
||||
scalars = [str(v) for v in val if isinstance(v, (str, int, float, bool))]
|
||||
if scalars:
|
||||
yield path, "|".join(scalars)
|
||||
for v in val: # objects inside arrays -> recurse (best-effort)
|
||||
if isinstance(v, dict):
|
||||
yield from flatten(v, prefix=f"{path}.")
|
||||
elif isinstance(val, dict):
|
||||
yield from flatten(val, prefix=f"{path}.")
|
||||
|
||||
|
||||
def slugify(text, maxlen=40):
|
||||
s = re.sub(r"^https?://", "", text or "")
|
||||
s = re.sub(r"[^A-Za-z0-9]+", "-", s).strip("-").lower()
|
||||
return s[:maxlen] or "node"
|
||||
|
||||
|
||||
def entity_id_for(node, url, idx):
|
||||
"""Readable, groupable id like `hotel:westin-hotel` from an @id or URL."""
|
||||
etype = primary_type(node)
|
||||
prefix = TYPE_PREFIX.get(etype, "node")
|
||||
nid = node.get("@id")
|
||||
if nid:
|
||||
pr = urlparse(str(nid))
|
||||
tail = [s for s in pr.path.split("/") if s]
|
||||
parts = (tail[-1:] if tail else []) + ([pr.fragment] if pr.fragment else [])
|
||||
base = "-".join(parts) or pr.netloc or str(nid)
|
||||
else:
|
||||
base = url or f"n{idx}"
|
||||
return f"{prefix}:{slugify(base)}"
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Build claims rows from one page
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def claims_from_page(url, html, default_lang, rows, seen_props):
|
||||
"""Append claim rows for one page. seen_props tracks (entity_id, property)
|
||||
already taken from authoritative JSON-LD, so meta only fills genuine gaps."""
|
||||
page_lang = ""
|
||||
found_jsonld = False
|
||||
|
||||
# --- 1) existing JSON-LD -> CONFIRMED (authority 1) ---
|
||||
for block in JSONLD_RE.findall(html):
|
||||
try:
|
||||
parsed = json.loads(block.strip())
|
||||
except json.JSONDecodeError:
|
||||
continue
|
||||
for i, node in enumerate(top_level_nodes(parsed)):
|
||||
etype = primary_type(node)
|
||||
if not etype:
|
||||
continue
|
||||
found_jsonld = True
|
||||
eid = entity_id_for(node, url, i)
|
||||
node_lang = node.get("inLanguage") if isinstance(node.get("inLanguage"), str) else ""
|
||||
lang = node_lang or default_lang
|
||||
for prop, value in flatten(node):
|
||||
rows.append(_row(eid, etype, prop, value, lang, url,
|
||||
"S-SITE", 1, "high", "CONFIRMED",
|
||||
"extracted from existing JSON-LD"))
|
||||
seen_props.add((eid, prop))
|
||||
|
||||
# --- 2) meta / OpenGraph -> PENDING (inferred, needs confirmation) ---
|
||||
mp = MetaParser()
|
||||
try:
|
||||
mp.feed(html)
|
||||
except Exception: # noqa: BLE001 — tolerate malformed HTML
|
||||
pass
|
||||
page_lang = mp.lang or default_lang
|
||||
og_type = mp.meta.get("og:type", "").lower()
|
||||
etype = OG_TYPE_MAP.get(og_type, "WebPage")
|
||||
eid = f"{TYPE_PREFIX.get(etype, 'page')}:{slugify(mp.canonical or url)}"
|
||||
|
||||
inferred = {
|
||||
"name": mp.meta.get("og:title") or mp.title,
|
||||
"url": mp.meta.get("og:url") or mp.canonical or (url if url.startswith("http") else ""),
|
||||
"description": mp.meta.get("og:description") or mp.meta.get("description"),
|
||||
"image": mp.meta.get("og:image"),
|
||||
"inLanguage": page_lang,
|
||||
}
|
||||
# Only emit meta claims when this page contributed NO JSON-LD (else JSON-LD wins).
|
||||
if not found_jsonld:
|
||||
for prop, value in inferred.items():
|
||||
if value and (eid, prop) not in seen_props:
|
||||
rows.append(_row(eid, etype, prop, value, page_lang, url,
|
||||
"S-SITE-META", 2, "med", "PENDING",
|
||||
"inferred from <title>/OpenGraph — confirm before shipping"))
|
||||
|
||||
|
||||
def _row(eid, etype, prop, value, lang, url, src, authority, conf, status, note):
|
||||
return OrderedDict([
|
||||
("entity_id", eid), ("entity_type", etype), ("property", prop),
|
||||
("value", value), ("lang", lang or ""), ("url", url if url.startswith("http") else ""),
|
||||
("source_ids", src), ("authority", authority), ("confidence", conf),
|
||||
("conflict", ""), ("status", status), ("note", note),
|
||||
])
|
||||
|
||||
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
# Main
|
||||
# --------------------------------------------------------------------------- #
|
||||
def main(argv=None):
|
||||
ap = argparse.ArgumentParser(
|
||||
description="Scenario-1 adapter: existing website -> claims register.")
|
||||
ap.add_argument("inputs", nargs="+", help="URLs, .html files, or a directory")
|
||||
ap.add_argument("--out", default="site_claims", help="output directory")
|
||||
ap.add_argument("--default-lang", default="", help="fallback language code (e.g. ko)")
|
||||
args = ap.parse_args(argv)
|
||||
|
||||
rows, seen = [], set()
|
||||
pages = 0
|
||||
for url, html in gather_pages(args.inputs):
|
||||
pages += 1
|
||||
before = len(rows)
|
||||
claims_from_page(url, html, args.default_lang, rows, seen)
|
||||
print(f" · {url} → {len(rows) - before} claims")
|
||||
|
||||
if not rows:
|
||||
print("No claims extracted (no JSON-LD or usable meta on the given pages).",
|
||||
file=sys.stderr)
|
||||
return 1
|
||||
|
||||
outdir = Path(args.out)
|
||||
outdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
|
||||
reg = outdir / "claims_register.csv"
|
||||
with open(reg, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
|
||||
w = csv.DictWriter(f, fieldnames=CLAIM_FIELDS)
|
||||
w.writeheader()
|
||||
w.writerows(rows)
|
||||
|
||||
confirmed = sum(1 for r in rows if r["status"] == "CONFIRMED")
|
||||
pending = sum(1 for r in rows if r["status"] == "PENDING")
|
||||
entities = sorted({r["entity_id"] for r in rows})
|
||||
rep = [
|
||||
"# Site Extraction Report", "",
|
||||
f"- Pages read: **{pages}**",
|
||||
f"- Claims extracted: **{len(rows)}** "
|
||||
f"(CONFIRMED from JSON-LD: {confirmed} · PENDING from meta: {pending})",
|
||||
f"- Entities seeded: **{len(entities)}**", "",
|
||||
"## Entities", "",
|
||||
]
|
||||
rep += [f"- `{e}`" for e in entities]
|
||||
rep += [
|
||||
"", "## Review before building",
|
||||
"1. **CONFIRMED** rows came from the site's own JSON-LD — spot-check accuracy.",
|
||||
"2. **PENDING** rows were inferred from `<title>`/OpenGraph and will NOT ship until "
|
||||
"you set `status=CONFIRMED` (and clear any `conflict`).",
|
||||
"3. Add anything the pages didn't expose (telephone, address, geo, sameAs).",
|
||||
"", "## Next step",
|
||||
"```bash",
|
||||
f"python build_schema_drafts.py {reg} --out drafts_out",
|
||||
"python ../16-seo-schema-validator/scripts/validate_schema.py "
|
||||
"drafts_out/schema_drafts_dataset.csv --out qa_out",
|
||||
"```",
|
||||
]
|
||||
(outdir / "extraction_report.md").write_text("\n".join(rep), encoding="utf-8")
|
||||
|
||||
print(f"\nWrote {len(rows)} claims ({confirmed} CONFIRMED, {pending} PENDING) "
|
||||
f"for {len(entities)} entities → {reg}")
|
||||
print(f" {outdir / 'extraction_report.md'}")
|
||||
print("Review the register (confirm PENDING rows), then run build_schema_drafts.py.")
|
||||
return 0
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
sys.exit(main())
|
||||
87
custom-skills/17-seo-schema-generator/scripts/make_sample.py
Normal file
87
custom-skills/17-seo-schema-generator/scripts/make_sample.py
Normal file
@@ -0,0 +1,87 @@
|
||||
#!/usr/bin/env python3
|
||||
"""
|
||||
make_sample.py — generate fixtures/sample_claims.csv
|
||||
|
||||
A small, realistic claims register for the Shilla context. It exercises:
|
||||
- 5 entity types: Organization, WebSite, Hotel, Person, JobPosting, VideoObject
|
||||
- dotted nested paths (address.*, geo.*) and an array (sameAs[])
|
||||
- @id cross-references between entities (Hotel.parentOrganization -> org:shilla)
|
||||
- the EXCLUSION gate: one PENDING claim, one CONFLICT claim, one EMPTY value
|
||||
Run, then: python scripts/build_schema_drafts.py fixtures/sample_claims.csv
|
||||
"""
|
||||
import csv, os
|
||||
|
||||
ROWS = [
|
||||
# entity_id, entity_type, property, value, lang, url, source_ids, authority, confidence, conflict, status, note
|
||||
# ---- Organization (DART + official + Wikidata) ----
|
||||
("org:shilla", "Organization", "@id", "https://www.shillahotels.com/#org", "", "", "", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "name", "The Shilla Hotels & Resorts", "", "", "S-OFF|S-WIKI", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "legalName", "주식회사 호텔신라", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", "DART 법인명"),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "url", "https://www.shillahotels.com/", "", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "foundingDate", "1973-05-09", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "sameAs", "https://www.wikidata.org/wiki/Q494845|https://en.wikipedia.org/wiki/The_Shilla", "", "", "S-WIKI|S-WD", "2", "high", "", "CONFIRMED", "array via pipe"),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "address.streetAddress", "동호로 249", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "address.addressLocality", "중구", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "address.addressRegion", "서울", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "address.addressCountry", "KR", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
# ---- WebSite (per-language) ----
|
||||
("site:ko", "WebSite", "@id", "https://www.shillahotels.com/ko#website", "ko", "https://www.shillahotels.com/ko/", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("site:ko", "WebSite", "name", "신라호텔", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("site:ko", "WebSite", "url", "https://www.shillahotels.com/ko/", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("site:ko", "WebSite", "inLanguage", "ko", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("site:ko", "WebSite", "publisher.@id", "https://www.shillahotels.com/#org", "ko", "", "", "1", "high", "", "CONFIRMED", "ref to org"),
|
||||
# ---- Hotel (property; @id ref back to org) ----
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "@id", "https://www.shillahotels.com/ko/theshilla/seoul#hotel", "ko", "https://www.shillahotels.com/ko/theshilla/seoul/index.do", "S-OFF|S-BROCH", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "name", "The Shilla Seoul", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "telephone", "+82-2-2233-3131", "ko", "", "S-OFF|S-GBP", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "priceRange", "$$$$", "ko", "", "S-OFF", "2", "med", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "brand.name", "The Shilla", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "parentOrganization.@id", "https://www.shillahotels.com/#org", "ko", "", "", "1", "high", "", "CONFIRMED", "entity graph link"),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "address.streetAddress", "동호로 249", "ko", "", "S-OFF|S-GBP", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "address.addressLocality", "서울", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "address.addressCountry", "KR", "ko", "", "S-OFF", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "geo.latitude", "37.5564", "ko", "", "S-GBP", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "geo.longitude", "127.0058", "ko", "", "S-GBP", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
# ---- Person (executive bio) ----
|
||||
("person:ceo", "Person", "@id", "https://www.shillahotels.com/#ceo", "", "", "S-DART|S-NEWS", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("person:ceo", "Person", "name", "이부진", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("person:ceo", "Person", "jobTitle", "대표이사 사장", "", "", "S-DART", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("person:ceo", "Person", "worksFor.@id", "https://www.shillahotels.com/#org", "", "", "", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
# ---- JobPosting (recruitment site) ----
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "title", "프런트오피스 매니저", "ko", "https://recruit.shilla.net/job/1234", "S-RECRUIT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "description", "더 신라 서울 프런트오피스 운영 총괄 및 VIP 응대.", "ko", "", "S-RECRUIT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "datePosted", "2026-05-01", "ko", "", "S-RECRUIT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "employmentType", "FULL_TIME", "ko", "", "S-RECRUIT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "hiringOrganization.@id", "https://www.shillahotels.com/#org", "ko", "", "", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "jobLocation.addressLocality", "서울", "ko", "", "S-RECRUIT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("job:fo-manager", "JobPosting", "jobLocation.addressCountry", "KR", "ko", "", "S-RECRUIT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
# ---- VideoObject (official YouTube) ----
|
||||
("video:brand-film", "VideoObject", "name", "The Shilla — Authentic Indulgence", "", "https://www.youtube.com/watch?v=XXXX", "S-YT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("video:brand-film", "VideoObject", "description", "더 신라 브랜드 필름.", "", "", "S-YT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("video:brand-film", "VideoObject", "thumbnailUrl", "https://i.ytimg.com/vi/XXXX/maxresdefault.jpg", "", "", "S-YT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("video:brand-film", "VideoObject", "uploadDate", "2025-11-20", "", "", "S-YT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("video:brand-film", "VideoObject", "duration", "PT1M45S", "", "", "S-YT", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
("video:brand-film", "VideoObject", "publisher.@id", "https://www.shillahotels.com/#org", "", "", "", "1", "high", "", "CONFIRMED", ""),
|
||||
# ---- EXCLUSION GATE demonstrations (these must NOT appear in drafts) ----
|
||||
("hotel:theshilla-seoul", "Hotel", "image", "https://example.com/seoul.jpg", "ko", "", "S-OFF", "3", "low", "", "PENDING", "이미지 최종본 미확정"),
|
||||
("org:shilla", "Organization", "telephone", "+82-2-2233-3131", "", "", "S-OFF", "2", "med", "Y", "CONFIRMED", "대표번호 vs IR번호 출처 충돌"),
|
||||
("person:ceo", "Person", "image", "", "", "", "", "", "", "", "CONFIRMED", "값 공란 -> 제외"),
|
||||
]
|
||||
|
||||
HEADERS = ["entity_id", "entity_type", "property", "value", "lang", "url",
|
||||
"source_ids", "authority", "confidence", "conflict", "status", "note"]
|
||||
|
||||
|
||||
def main():
|
||||
here = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
|
||||
out = os.path.join(here, "fixtures", "sample_claims.csv")
|
||||
os.makedirs(os.path.dirname(out), exist_ok=True)
|
||||
with open(out, "w", encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
|
||||
w = csv.writer(f)
|
||||
w.writerow(HEADERS)
|
||||
w.writerows(ROWS)
|
||||
print("Wrote", out, f"({len(ROWS)} claim rows)")
|
||||
|
||||
|
||||
if __name__ == "__main__":
|
||||
main()
|
||||
@@ -0,0 +1,6 @@
|
||||
# build_schema_drafts.py and extract_site_claims.py run on the Python standard
|
||||
# library alone for CSV input and local-HTML extraction (the offline default).
|
||||
#
|
||||
# Optional extras, installed only when you need them:
|
||||
openpyxl>=3.1 # read .xlsx claims registers
|
||||
requests>=2.31 # fetch live URLs in extract_site_claims.py (Mode 1 over the network)
|
||||
@@ -0,0 +1,136 @@
|
||||
{
|
||||
"_meta": {
|
||||
"purpose": "JSON-LD draft templates for source-to-schema authoring (pre-launch).",
|
||||
"placeholder_syntax": "{{property.path}} — dotted paths map to claims-register 'property' column. Lines whose value stays unfilled are dropped (never shipped as placeholder).",
|
||||
"aligned_with": "16-seo-schema-validator/scripts/schema_rules.json (required props match Google rich-result requirements)"
|
||||
},
|
||||
"templates": {
|
||||
"Organization": {
|
||||
"_source_hint": "DART, official site footer/about, sustainability report, Wikidata, newsroom",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Organization",
|
||||
"@id": "{{@id}}",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"legalName": "{{legalName}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"logo": "{{logo}}",
|
||||
"sameAs": "{{sameAs[]}}",
|
||||
"foundingDate": "{{foundingDate}}",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{address.streetAddress}}",
|
||||
"addressLocality": "{{address.addressLocality}}",
|
||||
"addressRegion": "{{address.addressRegion}}",
|
||||
"postalCode": "{{address.postalCode}}",
|
||||
"addressCountry": "{{address.addressCountry}}"
|
||||
},
|
||||
"contactPoint": {
|
||||
"@type": "ContactPoint",
|
||||
"telephone": "{{contactPoint.telephone}}",
|
||||
"contactType": "{{contactPoint.contactType}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"WebSite": {
|
||||
"_source_hint": "official homepage; one per language site",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "WebSite",
|
||||
"@id": "{{@id}}",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"inLanguage": "{{inLanguage}}",
|
||||
"publisher": { "@id": "{{publisher.@id}}" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"Hotel": {
|
||||
"_source_hint": "property pages, brochure PDF, GBP, booking data; one per property per language",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Hotel",
|
||||
"@id": "{{@id}}",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"telephone": "{{telephone}}",
|
||||
"priceRange": "{{priceRange}}",
|
||||
"image": "{{image[]}}",
|
||||
"brand": { "@type": "Brand", "name": "{{brand.name}}" },
|
||||
"parentOrganization": { "@id": "{{parentOrganization.@id}}" },
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"streetAddress": "{{address.streetAddress}}",
|
||||
"addressLocality": "{{address.addressLocality}}",
|
||||
"addressRegion": "{{address.addressRegion}}",
|
||||
"postalCode": "{{address.postalCode}}",
|
||||
"addressCountry": "{{address.addressCountry}}"
|
||||
},
|
||||
"geo": {
|
||||
"@type": "GeoCoordinates",
|
||||
"latitude": "{{geo.latitude}}",
|
||||
"longitude": "{{geo.longitude}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"Person": {
|
||||
"_source_hint": "executive bios, people-info sites, Wikipedia, press kit; one per person",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "Person",
|
||||
"@id": "{{@id}}",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"jobTitle": "{{jobTitle}}",
|
||||
"worksFor": { "@id": "{{worksFor.@id}}" },
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"image": "{{image}}",
|
||||
"sameAs": "{{sameAs[]}}"
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"JobPosting": {
|
||||
"_source_hint": "recruitment sites (채용공고); one per open role",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "JobPosting",
|
||||
"title": "{{title}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"datePosted": "{{datePosted}}",
|
||||
"validThrough": "{{validThrough}}",
|
||||
"employmentType": "{{employmentType}}",
|
||||
"hiringOrganization": { "@id": "{{hiringOrganization.@id}}" },
|
||||
"jobLocation": {
|
||||
"@type": "Place",
|
||||
"address": {
|
||||
"@type": "PostalAddress",
|
||||
"addressLocality": "{{jobLocation.addressLocality}}",
|
||||
"addressCountry": "{{jobLocation.addressCountry}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"VideoObject": {
|
||||
"_source_hint": "official YouTube channel; one per featured video",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "VideoObject",
|
||||
"name": "{{name}}",
|
||||
"description": "{{description}}",
|
||||
"thumbnailUrl": "{{thumbnailUrl[]}}",
|
||||
"uploadDate": "{{uploadDate}}",
|
||||
"duration": "{{duration}}",
|
||||
"contentUrl": "{{contentUrl}}",
|
||||
"embedUrl": "{{embedUrl}}",
|
||||
"publisher": { "@id": "{{publisher.@id}}" }
|
||||
}
|
||||
},
|
||||
"FAQPage": {
|
||||
"_source_hint": "press kit FAQ, newsroom, distilled common questions; one per FAQ page",
|
||||
"tpl": {
|
||||
"@context": "https://schema.org",
|
||||
"@type": "FAQPage",
|
||||
"url": "{{url}}",
|
||||
"inLanguage": "{{inLanguage}}",
|
||||
"mainEntity": "{{mainEntity[]}}"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
@@ -0,0 +1,8 @@
|
||||
entity_id,entity_type,property,value,lang,url,source_ids,authority,confidence,conflict,status,note
|
||||
org:example,Organization,@id,https://www.example.com/#org,,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:example,Organization,name,Example Corp,,,S-OFF|S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:example,Organization,url,https://www.example.com/,,,S-OFF,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:example,Organization,address.addressLocality,Seoul,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:example,Organization,address.addressCountry,KR,,,S-DART,1,high,,CONFIRMED,
|
||||
org:example,Organization,sameAs,https://www.wikidata.org/wiki/Q000|https://en.wikipedia.org/wiki/Example,,,S-WD|S-WIKI,2,high,,CONFIRMED,array via pipe
|
||||
org:example,Organization,foundingDate,1998-01-01,,,S-DART,1,high,Y,PENDING,두 출처 연도 충돌 -> 해소 필요
|
||||
|
@@ -0,0 +1,40 @@
|
||||
# Schema 초안 리뷰 가이드 (7단계)
|
||||
|
||||
> 원칙: **사람은 원본 JSON을 직접 보지 않는다.** 기계가 잡을 수 있는 결함은 검증기 게이트(8단계)가
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||||
> 먼저 0건으로 만들고, 사람은 "기계가 못 잡는 것"만 본다. 그래야 "오류 과다" 문제가 재발하지 않는다.
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||||
|
||||
## 검토 순서
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||||
1. **먼저 검증기 통과** → `zero P0` 확보 (P0가 남은 초안은 검토 대상 아님)
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||||
2. 아래 항목은 사람만 판단 가능 → 검토
|
||||
3. 고객 검토는 P0=0인 깨끗한 초안 + 결함 리포트로만 진행
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## 사람이 검토할 항목 (기계가 못 잡는 것)
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||||
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||||
### A. 사실 정확성 (출처 대조)
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||||
- [ ] `name` / `legalName` 이 공식 표기와 정확히 일치하는가 (공백·영문병기 포함)
|
||||
- [ ] 주소·전화가 **현재 유효한** 값인가 (출처가 오래되지 않았는가)
|
||||
- [ ] `foundingDate` 등 날짜가 공시값과 일치하는가
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||||
- [ ] 인물의 `jobTitle` 이 **현직** 기준인가
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||||
|
||||
### B. 엔티티 정합
|
||||
- [ ] `sameAs` 가 **정확히 그 엔티티**를 가리키는가 (동명 오정합 없는가)
|
||||
- [ ] `@id` 참조가 의도한 엔티티로 연결되는가 (Hotel→올바른 Organization)
|
||||
- [ ] 브랜드 티어(`brand.name`)가 프로퍼티와 일치하는가 (The Shilla/Monogram/Stay)
|
||||
|
||||
### C. 언어·번역
|
||||
- [ ] 언어별 초안의 `inLanguage` 와 실제 값 언어가 일치하는가
|
||||
- [ ] 번역값이 공식 다국어 표기와 일치하는가 (임의 번역 아님)
|
||||
|
||||
### D. 범위 적절성
|
||||
- [ ] 스키마를 붙이면 안 되는 페이지(mypage/login/booking)에 초안이 없는가
|
||||
- [ ] 누락된 핵심 엔티티가 없는가 (엔티티-타입 맵 대조)
|
||||
|
||||
## 검토 결과 처리
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||||
- 수정 필요 → 클레임 레지스터에서 값 수정 후 **빌더 재실행**(JSON 직접 수정 금지: 원천은 항상 클레임)
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||||
- 충돌 발견 → `conflict=Y`, `status=PENDING` → 출처 권위로 해소
|
||||
- 검토 완료 → 저작자·검수자 서명, P1은 `decision-log`에 기록
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||||
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||||
## 서명
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||||
- 저작(빌드): ______ / 일자: 2026-__-__
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||||
- 검수(사실확인): ______ / 일자: 2026-__-__
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||||
- 게이트(검증기 PASS) 확인: ______ / 일자: 2026-__-__
|
||||
@@ -0,0 +1,11 @@
|
||||
source_id,source_type,title_or_name,url_or_filepath,retrieved_date,authority,language,entities_covered,note
|
||||
S-DART,corporate_disclosure,DART 사업보고서,https://dart.fss.or.kr/...,2026-05-__,1,ko,org:shilla,법인명/설립일/주소/대표자
|
||||
S-OFF,official_site,공식 홈페이지 About/푸터,https://www.shillahotels.com/,2026-05-__,1,ko,org:shilla|hotel:*|site:ko,공식 표기/연락처/URL
|
||||
S-SUSTAIN,sustainability_report,지속가능경영보고서 2025,/path/to/esg.pdf,2026-05-__,2,ko,org:shilla,서사/정책
|
||||
S-WD,wikidata,Wikidata 항목,https://www.wikidata.org/wiki/Q______,2026-05-__,2,en,org:shilla,Q-ID/sameAs
|
||||
S-WIKI,wikipedia,위키백과,https://en.wikipedia.org/wiki/______,2026-05-__,2,en,org:shilla,sameAs/국제표기
|
||||
S-RECRUIT,recruitment,채용 사이트 공고,https://recruit._____,2026-05-__,1,ko,job:*,JobPosting 원천
|
||||
S-YT,youtube,공식 YouTube 채널,https://www.youtube.com/@______,2026-05-__,1,ko,video:*,VideoObject 원천
|
||||
S-GBP,google_business_profile,Google Business Profile,,2026-05-__,1,ko,hotel:*,NAP/geo
|
||||
S-BROCH,brochure_pdf,프로퍼티 브로셔,/path/to/brochure.pdf,2026-05-__,2,ko,hotel:*,시설 스펙
|
||||
S-NEWS,media_article,주요 미디어 기사,https://_____,2026-05-__,3,ko,person:ceo,교차검증
|
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Reference in New Issue
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