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VS Code Gemini CLI GitHub Goose Amp Cursor Claude Code Letta OpenCode Claude OpenAI Codex Factory VS Code Gemini CLI GitHub Goose Amp Cursor Claude Code Letta OpenCode Claude OpenAI Codex Factory

686f6c61/structured-data

Name: structured-data
Author: 686f6c61

skills/seo/structured-data/SKILL.md

npx skillsauth add 686f6c61/alfred-dev structured-data

Clean

TrivyContainer and dependency vulnerability scanner

Clean

SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities

Clean

mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation

Error

VirusTotalMulti-engine malware detection

Skipped

Snyk (dep)Open source security scanning

Skipped

Socket.devSupply chain security analysis

Skipped

CrowdStrikeAdvanced threat intelligence

Skipped

OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check

Skipped

OWASP Dep-Check

Generar datos estructurados JSON-LD

Resumen

Este skill genera datos estructurados en formato JSON-LD basados en el vocabulario de schema.org. Los datos estructurados permiten a los buscadores entender el contenido de una pagina de forma semantica, lo que puede resultar en rich snippets (resultados enriquecidos) que mejoran la visibilidad y el CTR en las paginas de resultados.

El formato JSON-LD es el recomendado por Google porque se inserta como un bloque <script> independiente en el <head>, sin modificar el HTML visible. Esto lo hace mas facil de mantener y menos propenso a errores que los formatos alternativos (Microdata, RDFa).

Proceso

Identificar los tipos de schema aplicables. Analizar cada pagina del sitio para determinar que tipos de datos estructurados son relevantes. Los tipos mas comunes son:
- Organization: pagina principal o "Acerca de". Campos obligatorios: name, url, logo. Recomendados: sameAs (perfiles sociales), contactPoint, address.
- WebSite: pagina principal. Campos obligatorios: name, url. Recomendados: potentialAction con SearchAction si hay buscador interno.
- Article / BlogPosting: paginas de blog o noticias. Campos obligatorios: headline, author, datePublished, image. Recomendados: dateModified, publisher, description.
- Product: paginas de producto. Campos obligatorios: name, image, offers (con price, priceCurrency, availability). Recomendados: brand, sku, aggregateRating.
- FAQPage: paginas con preguntas frecuentes. Campos obligatorios: mainEntity con array de Question, cada una con acceptedAnswer.
- BreadcrumbList: todas las paginas con navegacion de migas de pan. Campos obligatorios: itemListElement con position, name e item (URL).

Generar el markup JSON-LD para cada pagina. Crear el bloque <script type="application/ld+json"> correspondiente. Ejemplo para Organization:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Nombre de la empresa",
  "url": "https://ejemplo.com",
  "logo": "https://ejemplo.com/logo.png",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/ejemplo",
    "https://linkedin.com/company/ejemplo"
  ]
}

Combinar tipos cuando corresponda. Una pagina puede tener multiples bloques JSON-LD. Por ejemplo, la pagina principal puede incluir Organization, WebSite y BreadcrumbList simultaneamente. Cada uno va en su propio bloque <script> o se combinan en un array con @graph.
Validar el markup. Antes de publicar, verificar cada bloque contra:
- Schema Markup Validator (validator.schema.org): comprueba la sintaxis y el vocabulario.
- Rich Results Test (search.google.com/test/rich-results): comprueba si Google puede generar resultados enriquecidos a partir del markup.
Corregir cualquier error o advertencia antes de desplegar.
Insertar en el HTML. Colocar los bloques JSON-LD dentro del <head> de cada pagina. Si se usa un framework o CMS, verificar que no genera duplicados.

Que NO hacer

No inventar datos que no existen en la pagina: el markup debe reflejar el contenido visible.
No usar tipos de schema incorrectos (por ejemplo, marcar un articulo como Product).
No omitir campos obligatorios, ya que el markup no generara rich snippets sin ellos.
No asumir que el markup es correcto sin validarlo: un JSON mal formado se ignora silenciosamente.

686f6c61/structured-data

skills/seo/structured-data/SKILL.md

Generar datos estructurados JSON-LD validados contra schema.org. Activar ante: JSON-LD, schema.org, rich snippets, datos estructurados, marcado semantico

38 stars

data-ai

Updated Mar 25, 2026

$ install --global

skillsauth

npx skillsauth add 686f6c61/alfred-dev structured-data

Install this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.

Security Scan Results

3 of 9 scanners reported clean

Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.

Scanners Passed

Scanners in report

Clean

TrivyContainer and dependency vulnerability scanner

95%

Clean

SemgrepStatic code analysis for vulnerabilities

95%

Clean

mcp-scan (Snyk)Model Context Protocol security validation

95%

Error

VirusTotalMulti-engine malware detection

70%

Skipped

Snyk (dep)Open source security scanning

50%

Skipped

Socket.devSupply chain security analysis

50%

Skipped

CrowdStrikeAdvanced threat intelligence

50%

Skipped

OSV-ScannerOpen Source Vulnerability database check

50%

Skipped

OWASP Dep-Check

50%

Last scanned: Mar 25, 2026, 8:49 PM45.2s1 file scanned

SKILL.md

name:: structured-data
description:: Generar datos estructurados JSON-LD validados contra schema.org. Activar ante: JSON-LD, schema.org, rich snippets, datos estructurados, marcado semantico

Generar datos estructurados JSON-LD

Resumen

Proceso

Identificar los tipos de schema aplicables. Analizar cada pagina del sitio para determinar que tipos de datos estructurados son relevantes. Los tipos mas comunes son:
- Organization: pagina principal o "Acerca de". Campos obligatorios: name, url, logo. Recomendados: sameAs (perfiles sociales), contactPoint, address.
- WebSite: pagina principal. Campos obligatorios: name, url. Recomendados: potentialAction con SearchAction si hay buscador interno.
- Article / BlogPosting: paginas de blog o noticias. Campos obligatorios: headline, author, datePublished, image. Recomendados: dateModified, publisher, description.
- Product: paginas de producto. Campos obligatorios: name, image, offers (con price, priceCurrency, availability). Recomendados: brand, sku, aggregateRating.
- FAQPage: paginas con preguntas frecuentes. Campos obligatorios: mainEntity con array de Question, cada una con acceptedAnswer.
- BreadcrumbList: todas las paginas con navegacion de migas de pan. Campos obligatorios: itemListElement con position, name e item (URL).

Generar el markup JSON-LD para cada pagina. Crear el bloque <script type="application/ld+json"> correspondiente. Ejemplo para Organization:

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "Nombre de la empresa",
  "url": "https://ejemplo.com",
  "logo": "https://ejemplo.com/logo.png",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/ejemplo",
    "https://linkedin.com/company/ejemplo"
  ]
}

Combinar tipos cuando corresponda. Una pagina puede tener multiples bloques JSON-LD. Por ejemplo, la pagina principal puede incluir Organization, WebSite y BreadcrumbList simultaneamente. Cada uno va en su propio bloque <script> o se combinan en un array con @graph.
Validar el markup. Antes de publicar, verificar cada bloque contra:
- Schema Markup Validator (validator.schema.org): comprueba la sintaxis y el vocabulario.
- Rich Results Test (search.google.com/test/rich-results): comprueba si Google puede generar resultados enriquecidos a partir del markup.
Corregir cualquier error o advertencia antes de desplegar.
Insertar en el HTML. Colocar los bloques JSON-LD dentro del <head> de cada pagina. Si se usa un framework o CMS, verificar que no genera duplicados.

Que NO hacer

No inventar datos que no existen en la pagina: el markup debe reflejar el contenido visible.
No usar tipos de schema incorrectos (por ejemplo, marcar un articulo como Product).
No omitir campos obligatorios, ya que el markup no generara rich snippets sin ellos.
No asumir que el markup es correcto sin validarlo: un JSON mal formado se ignora silenciosamente.

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