neuronwriter
Analyse SEO de mots-clés et scoring de contenu via NeuronWriter API. Automate your SEO pipeline from keyword research to WordPress publishing.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
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Analyse SEO de mots-clés et scoring de contenu via NeuronWriter API. Automate your SEO pipeline from keyword research to WordPress publishing.
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt,粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里,让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Voxtral TTS: Mistral voice cloning and text-to-speech via API.
Générer des photos réalistes de personnes via PhotoGPT AI — portraits, headshots, mises en scène — en utilisant des modèles personnels entraînés (ex: modèle personnel) ou des modèles publics. Upload possible dans Mural via le flow assets.
YouTube transcripts to summaries, threads, blogs, and video uploads.
Créer, lire, modifier et organiser des murals (tableaux de collaboration visuelle mural.co) via l'API Mural — workspaces, rooms, widgets (stickies, formes, textes, images, connecteurs).
Créer des mises en page WordPress pro avec WPBakery — shortcodes + REST API (your WordPress sites).
Gère les listes email, contacts, campagnes et automatisations SendFox via l'API. Intégration avec WooCommerce, WordPress et workflows marketing.
| name | neuronwriter |
| description | Analyse SEO de mots-clés et scoring de contenu via NeuronWriter API. Automate your SEO pipeline from keyword research to WordPress publishing. |
Analyse SEO de mots-clés et scoring de contenu via NeuronWriter (Contadu).
Score evaluate-content ≥ 55 obligatoire avant de publier (viser 60). C'est une des conditions du gate qualité décrit dans le skill wpbakery (avec : WPBakery, 0 tiret long —/–, 0 mot « rituel », image de une). Si < 55 : enrichir (FAQ People Also Ask + cas d'usage) AVANT publication. Exception documentée : le plafond sur mots-clés transactionnels (voir pitfall plus bas) — dans ce cas seulement, publier au score plafond une fois tous les termes content_basic_w_ranges couverts.
Header : X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY
Base URL : https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer
Methode : POST uniquement, Content-Type: application/json
curl -s -X POST https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer/list-projects \
-H "X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{}'
curl -s -X POST https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer/new-query \
-H "X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"keyword": "management 3.0",
"language": "fr",
"search_engine": "google.fr",
"project_id": "ID_PROJET"
}'
Retourne un query_id. Attendre status="done" avant get-query (polling toutes les 30s).
curl -s -X POST https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer/get-query \
-H "X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query_id": "QUERY_ID"}'
Contient: termes recommandes, questions PAA, concurrents, score cible.
curl -s -X POST https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer/list-queries \
-H "X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"project_id": "ID_PROJET"}'
curl -s -X POST https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer/evaluate-content \
-H "X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query_id": "QUERY_ID",
"content": "<h1>Titre</h1><p>Contenu HTML de article...</p>"
}'
Retourne un score SEO + termes manquants.
curl -s -X POST https://app.neuronwriter.com/neuron-api/0.5/writer/import-content \
-H "X-API-KEY: $NEURONWRITER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"query_id": "QUERY_ID",
"content": "<h1>Titre</h1><p>Contenu...</p>"
}'
La doc historique de ce skill utilisait des noms de champs qui RENVOIENT UNE ERREUR. Valeurs réellement acceptées par l'API 0.5 :
| Action | Champ doc (❌) | Champ réel (✅) |
|---|---|---|
| new-query | project_id | project |
| new-query | search_engine | engine |
| new-query | language: "fr" | language: "French" (nom complet) |
| get-query / evaluate-content | query_id | query |
| evaluate-content / import-content | content | html |
new-query renvoie {"query": "<id>", ...} (pas query_id).ready (pas seulement done). Boucler get-query jusqu'à status ∈ {ready, done}.get-query retourne terms_txt (sous-clés : title, desc_title, h1, h2, content_basic, content_basic_w_ranges, content_extended), ideas.people_also_ask, et metrics.word_count.target (longueur cible).evaluate-content retourne {"content_score": NN}. Viser ≥ 60 ; enrichir si < 55 (ajouter une FAQ reprenant les People Also Ask + des cas d'usage augmente le score et la longueur).⚠️ PITFALL — plafond de score sur mots-clés transactionnels. Pour un mot-clé à intention « fiche métier / salaire / avenir / offres d'emploi » (SERP dominée par les job boards : Indeed, Welcome to the Jungle, etc.), un article éditorial/d'opinion plafonne souvent autour de 43-47 même avec TOUS les termes cibles couverts et la bonne longueur. Ce n'est PAS un défaut de rédaction : le corpus de référence NeuronWriter est constitué d'annonces d'emploi structurées, impossible à matcher avec un article de blog. Ne pas sur-bourrer le texte de mots-clés pour gratter 5 points (ça dégrade la lecture et déclenche du keyword stuffing). Une fois tous les termes content_basic_w_ranges couverts dans leurs fourchettes mini et le scrum master/terme principal SOUS son plafond max (ex. 14x), considérer le score acceptable et publier. Vérifier la couverture terme par terme avec un petit script Python (count par terme vs fourchette content_basic_w_ranges) plutôt que de deviner.
python3 -c "...json.dumps..." + --data @fichier.json pour éviter les soucis d'échappement (accents, guillemets).YOUR_NW_PROJECT_ID (ex: French / google.fr)Pour le pipeline complet veille → analyse SEO → rédaction Gutenberg → publication WordPress (your-site.com), voir references/wordpress-publishing.md.
Pour retravailler des articles existants bien positionnés afin de gagner des
places (boucle quotidienne pilotée par Google Search Console, scripts
~/.hermes/scripts/seo/, crons système), voir references/gsc-reoptimization-loop.md.
⚠️ Règle ferme issue de la prod : sur une RÉ-optimisation d'article existant,
ne republier QUE si le score evaluate-content monte d'au moins +5. Un petit
LLM fait souvent BAISSER le score d'un article déjà dense ; republier quand même
dégrade le contenu jour après jour. Et toujours mesurer l'effet ranking
après coup (compare position GSC avant/après sur fenêtres distinctes, pas une
moyenne 28 j).