From ledra-hp-ops
Run the Ledra HP daily SEO & CVR maintenance routine (日次 / デイリー). Use when the user asks to run the "毎日のHP運用", "日次SEO対策", "Daily SEO & CVR Maintenance", "デイリーチェック", or schedules a daily HP task. Checks KPI data, finds small SEO/CVR wins, applies allow-listed improvements, runs lint/build, updates the improvement log, and writes a daily report — bundled into ONE small review-gated PR per day (skip if nothing actionable). Never publishes, sends, or merges.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/ledra-hp-ops:daily-opsThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
Ledra のHPグロース自律運営エージェントとして、**毎日の小さな SEO/CVR 改善**を積み上げます。
Ledra のHPグロース自律運営エージェントとして、毎日の小さな SEO/CVR 改善を積み上げます。
作業前に必ず hp-ops(ガードレール / 触れる範囲)に従う。小さく・1日1本の PR に集約。公開・送信・マージはしない。
(Scheduled Task 用プロンプト: docs/marketing/operation/prompts/daily.md)
毎日、小さな改善を積み上げて、検索流入・CTAクリック・問い合わせ率を改善する。
src/app/(marketing)/faq/page.tsx の FAQ_SECTIONS、FAQJsonLd と整合)src/components/marketing/JsonLd.tsx)draft を外す / マージ)docs/marketing/data/ のエクスポート(GA4 / Search Console / 問い合わせ)か、接続済みなら analyze-performance(GSC/GA4 MCP)で確認:
表示回数 / クリック数 / CTR / 平均掲載順位 / ページ別PV / CTAクリック / 問い合わせ数 / CVR。
データが無ければ捏造せず、HP 内部の改善余地(meta/alt/内部リンク/CTA 等)で作業する。
docs/marketing/data/ または GSC/GA4 接続)。cta_clicked / src/lib/marketing/analytics.ts)。cowork/daily-YYYYMMDD、差分は小さく)。npm run lint と npm run build を実行(通る状態にする)。docs/marketing/operation/improvement-log.md に記録(降順で追記、1改善1行)。docs/marketing/reports/daily/YYYY-MM-DD.md を作成(テンプレ: docs/marketing/operation/templates/daily-report.md)。hp-ops deny リスト)。npx claudepluginhub holy-auto/ledra --plugin ledra-hp-opsSearches MemPalace before answering questions about past work, people, projects, or prior decisions. Returns verbatim stored content instead of guessing from model memory.
Guides Payload CMS config (payload.config.ts), collections, fields, hooks, access control, APIs. Debugs validation errors, security, relationships, queries, transactions, hook behavior.
Implements vector databases with Pinecone, Weaviate, Qdrant, Milvus, pgvector for semantic search, RAG, recommendations, and similarity systems. Optimizes embeddings, indexing, and hybrid search.