OPEN SOURCE PKG_ID: TOOL_01 v0.3.0

SmartSpec

Audit SEO tecnico per siti generati con AI.

CLI open-source che parla la lingua dei tool moderni (Lovable, Bolt, v0, Replit, Cursor). Trova title placeholder, canonical su localhost, schema mancante, llms.txt assente — e altri 13 controlli che gli audit generici non sanno fare.

Output che si legge in 5 minuti, non in 50. SmartSpec aggrega i findings per regola: se 36 pagine hanno lo stesso problema di canonical, ti dà un finding con tutte le URL dentro — non 36 ticket duplicati.

npm
npm install -g smartspec

A chi serve SmartSpec

Vibe-coder & founder solo

Hai costruito il sito con Lovable, Bolt o v0 e non sai se Google lo vedrà. SmartSpec individua i pattern tipici degli AI-builder: title "Vite App", canonical localhost, empty source HTML, missing schema. 5 comandi da ricordare, non 21. L'aggregation rende l'output leggibile senza un SEO accanto.

Developer e SEO consultant

Vuoi un audit ripetibile e scriptabile da pipe nei tuoi tool: jq, Claude Code, CI/CD. JSON pulito, exit code coerente, 7 formati di output incluso uno ottimizzato per LLM.

Agenti AI e workflow Claude

Il formato --format llm produce XML tag-based pronto da incollare in Claude o ChatGPT per analisi + remediation. Skill ufficiale audit-website inclusa.

Agenzie e team

Output deterministico per integrazione in pipeline: report HTML brandizzato per il cliente, JSON normalizzato per dashboard interni, Markdown per Notion/Linear.

5 comandi, 16 moduli

Cinque verbi da ricordare. I 16 moduli sono dentro --only — non sono comandi separati.

smartspec audit <url>

Full-site audit, 250 pagine default, output aggregato per regola.

smartspec audit <url> --only schema

Chirurgico: solo JSON-LD. Combinabile: --only schema,performance.

smartspec page <url>

Deep audit di una singola URL, senza crawl.

smartspec doctor

Environment sanity check (rete, Python, versione).

smartspec help / version

Help inline (5 comandi, 16 moduli, 7 formati) e versione.

Cosa controlla

16 moduli di check eseguiti su ogni audit. Severity coerente (critical / warning / info / pass), score pass-based: pass / (pass + critical*3 + warning) * 100. Ognuno richiamabile via --only <modulo> o in combinazione (--only schema,performance).

page
Title, meta, canonical, lang, noindex
schema
JSON-LD Organization + WebSite
images
Alt presente, lazy-loading, decorative
links
Broken internal, anchor vuoti
a11y
Heading hierarchy, ARIA basics
hreflang
Reciprocità, self-reference
social
Open Graph + Twitter Card
robots
robots.txt fetch + parsing
sitemap
XML sitemap fetch + validazione
ai-readiness
llms.txt presence (proposta community)
redirects
Hop chain, HTTP→HTTPS
security
HSTS, CSP, X-Frame, Referrer-Policy
performance
PageSpeed v5 (LCP, CLS, INP)
mobile
Viewport meta, mobile-first
content-quality
Thin content, boilerplate hero
analytics
Measurement ID placeholder

Findings aggregati — fai meno triage

Stessa regola che fallisce su N pagine = 1 finding con tutte le URL dentro. Niente più 36 ticket duplicati per lo stesso problema di template.

Da 36 ticket a 1 fix. Stesso problema, un quarto del lavoro.

7 formati di output

Un audit, molti consumi: console per check rapidi, JSON per pipeline, Markdown per documentazione, HTML per clienti, LLM per agenti AI.
smartspec help mostra tutti i moduli e tutti i formati in una schermata.

console default
Output minimale: score + numero finding. Per check rapidi in CI.
json --format json
AuditResult completo pretty-printed. Pipe in jq per estrarre.
html --format html
Report standalone con styling embedded. Pronto da consegnare.
markdown --format markdown
Tabella summary + sezioni per finding. Notion, Linear, Obsidian-ready.
text --format text
Plain text wrapped a 78 colonne. Per email o terminal log.
xml --format xml
XML 1.0 standard. Per integrazioni tooling enterprise.
llm --format llm
XML tag-based con istruzione iniziale, ottimizzato per Claude/ChatGPT. Pipe direttamente in un assistente AI per fix automatici.

Perché un altro audit tool?

Screaming Frog e Sitebulb sono fenomenali per audit professionali, ma sono GUI desktop. Lighthouse è una single-page measure, non un site audit. PageSpeed Insights ha un focus ristretto. Gli audit SaaS sono spesso a pagamento.

SmartSpec è una CLI: lo lanci da terminale, da CI, da uno script, da un agente AI. Ha checks specifici per i pattern dei moderni AI builder (title "v0 by Vercel", canonical su .lovable.app, empty source HTML, default schema mancante). E lo score segue una formula esplicita documentata, non un voto opaco.

È open source (MIT), installabile in un comando, gira su macOS e Linux, non ha telemetria, non manda dati a server esterni.

Integrazioni

AI tooling

Claude Code

Skill ufficiale audit-website pre-installata.

/audit-website https://example.com
Editor

Cursor, Windsurf

Pipe LLM format diretto nell'editor.

smartspec audit $URL -f llm

Documentazione

Domande frequenti

Cos'è l'aggregation dei findings?

Stessa regola che fallisce su N pagine = 1 finding con tutte le URL nel campo refs. Riduce drasticamente il rumore: capisci subito cosa fixare (la regola), non dove (le N pagine).

Posso lanciare solo un modulo?

Sì: smartspec audit <url> --only schema, oppure combinazioni come --only schema,performance. Moduli validi: page, schema, images, links, a11y, hreflang, social, robots, sitemap, ai-readiness, redirects, security, performance, mobile, content-quality, analytics.

Differenza fra audit e page?

audit fa il full-site (default 250 pagine, output aggregato per regola). page fa il deep di una singola URL, senza crawl.

Pronto a vedere se il tuo sito è davvero pronto?

Provalo su un sito Bolt, v0 o Lovable. Bastano 30 secondi.

# audit chirurgico, output in markdown
smartspec audit https://tuo-sito.app --only schema -f markdown