# Gauto Schema > 面向 AI 可发现性的 Schema.org 结构化数据审计与生成（汽车出口版）。检测、校验并生成 JSON-LD，重点是汽车专属类型——Product+Vehicle（含 HS 码/FOB/CIF/续航/马力/舵位）、出口商 Organization、FAQPage、Article。让 AI 准确理解"你是什么实体、卖什么车、发往哪里"。 - Skill: `adiready/gauto-schema` (Agent Skill) - Install (CLI): `npx skillmds@latest add adiready/gauto-schema` - Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/adiready/gauto-schema/raw - Safety review: pending - Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex - Category: Coding & Dev Tools - Author: adiready (https://skillmd.com/u/adiready) - Updated: 2026-09-22 - Page: https://skillmd.com/skills/adiready/gauto-schema --- # GEO Schema 与结构化数据（汽车出口版） ## 目的结构化数据是告诉 AI"某实体**是**什么、做什么、如何与其他实体关联"的主要机器可读信号。在 GEO 语境下，它的作用已超出"拿 Google 富结果"：**结构化数据是 AI 理解并信任你实体的方式**。一个完整的实体图（entity graph）会显著提升各 AI 平台上的引用概率。 ## 使用步骤 1. 用 `fetch_page.py` 抓目标页 HTML（见下方提示） 2. 检测所有现有结构化数据（JSON-LD、Microdata、RDFa） 3. 对照 Schema.org 规范校验 4. 按站点类型识别缺失的**汽车专属推荐 schema** 5. 生成可直接粘贴的 JSON-LD 6. 输出 `GEO-SCHEMA-REPORT.md` --- ## 步骤 1：检测 **重要：** WebFetch 会把 HTML 转 markdown 并剥离 ``，导致 JSON-LD 丢失。请用 `fetch_page.py`： ```bash python3 ~/.workbuddy/skills/geo-auto-export/scripts/fetch_page.py page ``` 输出中的 `structured_data` 数组含全部已解析的 JSON-LD 块。 - **JSON-LD**：找 `