Ranki.io SEO/AEO consultant

Ranki MCP — Cursor, Claude Code, Windsurf, ChatGPT를 위한 무료 SEO, AEO, 속도 및 이미지 최적화 MCP

단순히 보고만 하는 MCP가 아닙니다 — 에이전트가 직접 수정합니다. 모든 URL을 대상으로 SEO 및 답변 엔진 최적화를 감사하고, Google PageSpeed Insights를 통해 실제 Core Web Vitals를 측정하며, 에이전트가 이미지를 AVIF 및 WebP로 변환하고, <img> 태그를 srcset 및 alt이 포함된 반응형 <picture>로 재작성하고, JSON-LD 스키마를 삽입하고, sitemap.xml / llms.txt / robots.txt을 생성하고, 숨겨진 페이지를 분류하도록 지시한 다음, 감사를 다시 실행하여 점수가 향상되었음을 증명합니다. 이 모든 것이 Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf 및 ChatGPT Desktop 내에서 이루어집니다.

한 줄로 설치

npx @ranki.io/cli install

CLI는 설치된 AI 편집기(Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, ChatGPT Desktop)를 자동 감지하여 올바른 위치에 올바른 MCP 구성을 작성하고 ranki-seo-skills 리포지토리에서 동반 Skill 파일을 다운로드합니다. 나중에 npx @ranki.io/cli update를 다시 실행하여 Skill을 새로 고치고, npx @ranki.io/cli check로 설정을 확인하세요.

수동 JSON 스니펫을 선호하시나요? 각 편집기에 대한 예제는 아래 설치 섹션에 있습니다.

두 가지 구현, 동일한 도구

이 리포지토리는 두 가지 동등한 구현으로 MCP를 제공하므로 스택에 맞는 것을 선택할 수 있습니다:

• server/ — PHP 8.4 레퍼런스, mcp.ranki.io을 구동하는 프로덕션 배포판입니다. 호스팅되고, 강화되었으며, 종속성이 없고, Cloudflare 뒤에서 실행됩니다. 이것이 mcp.ranki.io의 기반입니다.
• ts-server/ — Node / TypeScript 레퍼런스, npm에 @ranki.io/seo-aeo-mcp으로 게시되었습니다. JavaScript 도구를 선호하는 개발자를 위한 네이티브 Node 대안으로, npx -y @ranki.io/seo-aeo-mcp (stdio) 또는 npx @ranki.io/seo-aeo-mcp --serve (HTTP)를 통해 설치할 수 있습니다.

둘 다 동일한 JSON 출력, SSRF 가드, 속도 제한 의미 체계 및 보안 태세를 갖춘 동일한 22개의 도구를 노출합니다. TS 구현은 Node에서 기본적으로 15개의 무료 도구를 실행하고, 7개의 유료 브리지 도구를 PHP 서버가 사용하는 것과 동일한 app.ranki.io의 REST API로 프록시합니다. 둘 다 데이터베이스를 열지 않습니다. 유료 도구는 Laravel의 ApiKeyAuth 미들웨어를 통과하며 호출 사용자의 데이터로 범위가 지정됩니다.

실제 기능 — 22가지 도구

MCP 서버는 22개의 도구를 노출합니다. 에이전트는 다른 MCP 도구처럼 이를 호출하며, 에이전트가 인라인으로 렌더링한 다음 파일 변환, HTML 재작성, 새 파일 생성, 결과 커밋 등의 작업을 수행하는 Markdown 보고서를 반환합니다.

감사

• audit_seo(url) — 10가지 항목의 온페이지 SEO 점수표: 제목 길이, 메타 설명, H1 고유성, 표준 URL, 뷰포트, HTTPS, OpenGraph 완전성, 이미지 alt 적용 범위, 내부 링크 수, JSON-LD 존재 여부. 실패 항목별 수정 방법과 함께 0–100점의 점수를 반환합니다.
• audit_aeo(url) — 8가지 항목의 답변 엔진 최적화 점수표: FAQPage / Article JSON-LD, 80단어 미만의 정의적 도입부, 작성자 표시, llms.txt 존재 여부, robots.txt이 GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot을 허용하는지, 답변 스타일의 H2/H3 제목, 비교 표.
• audit_hidden_pages(urls, domain) — 각 경로를 근거와 함께 robots-disallow, noindex, keep 또는 unsure으로 분류합니다. 관리자 경로, API 엔드포인트, 초안, 로그인 페이지, 계정 대시보드, 감사 페이지, 빌드 아티팩트 및 검색 결과 URL을 포착합니다. 붙여넣기 가능한 robots.txt 블록을 반환합니다.

속도 및 이미지 — 다른 어떤 것도 하지 못하는 부분

• audit_speed(url, strategy) — Google PageSpeed Insights를 통한 실제 Lighthouse 점수(성능, 접근성, SEO, 모범 사례) 및 Core Web Vitals(LCP, CLS, INP, FCP, TTFB). 파일별 절약 바이트 수, 렌더링 차단 JS/CSS, 실패한 온페이지 SEO 감사 항목과 함께 이미지 최적화 기회를 반환합니다. 기본 전략은 mobile입니다(Google은 모바일 우선으로 순위를 매깁니다).
• audit_core_web_vitals(url) — 각 지표에 대한 구체적인 수정 방법이 담긴 한 단락. "LCP 요소는 2.4MB의 hero.png이며, WebP로 변환 시 1.8MB 절약 → LCP -1.1초." Lighthouse에서 LCP 요소 URL을 선택하여 에이전트가 최적화할 파일을 정확히 알 수 있도록 합니다.
• optimize_images(images, max_width) — 각 이미지에 대해: 대상 형식(AVIF + WebP), 반응형 1×/2× 너비, 대체 텍스트 제안, 실제 sharp-cli / cwebp / avifenc 명령어, 그리고 srcset이 포함된 붙여넣기 가능한 <picture> 블록. 에이전트는 리포지토리에서 로컬로 변환을 실행하고 <img> 태그를 재작성합니다.

생성

• generate_sitemap_xml(urls) — 현재 lastmod 타임스탬프가 있는 URL 목록에서 배포 가능한 sitemap.xml을 빌드합니다.
• generate_llms_txt(site_name, summary, key_pages) — AI 크롤러에게 사이트의 정체와 인용할 페이지를 알려주는 새로운 표준인 llms.txt을 생성합니다.
• generate_robots_txt(sitemap_url, allow_ai, disallow_paths) — GPTBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, anthropic-ai, PerplexityBot 및 Google-Extended를 명시적으로 허용하거나 거부하는 robots.txt을 빌드합니다.

콘텐츠 및 전략

• seo_starter_kit(domain) — 대부분의 바이브 코딩된 사이트에 누락된 4개의 기본 파일(robots.txt, sitemap.xml, llms.txt, JSON-LD)을 리포지토리에 붙여넣을 수 있도록 반환합니다.
• find_topic_ideas(url) — 홈페이지를 읽고, 틈새 시장을 추론하며, 정보 제공, 상업적, 거래적 의도 전반에 걸쳐 우선순위 기준과 함께 15개의 기사 주제를 생성하기 위한 구조화된 브리핑을 반환합니다.
• find_keyword_gap(url, competitors) — 경쟁사가 순위를 차지했지만 귀하가 그렇지 않은 키워드를 찾는 단계별 방법론을 반환합니다. 경쟁사가 제공되지 않으면 편집기에 먼저 물어보도록 지시합니다.
• propose_titles_metas(urls, focus_keyword) — 각 URL에서 실제 제목, h1 및 첫 번째 단락을 추출하고(또는 배포되지 않은 페이지에 대한 자유 텍스트 설명을 허용), 5가지 관점(설명적, 혜택 중심, 질문 형식, 구체적인 숫자, 키워드 우선)에 걸쳐 페이지당 5개의 제목 및 메타 설명 후보가 포함된 Markdown 표를 반환합니다. 각 후보에는 길이 준수 여부가 표시됩니다.
• explain_seo_terms(category) — 40개 이상의 SEO 및 AEO 용어에 대한 참조 용어집: SEO, AEO, GEO, JSON-LD, FAQPage, 표준 URL, llms.txt, Core Web Vitals, E-E-A-T, 유용한 콘텐츠 업데이트, 게이트웨이 페이지 등. 기본, AEO, 기술, 분석, 패널티 등 카테고리별로 필터링합니다.

설치

• install_skill(agent) — Claude Code, Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Claude.ai 웹 프로젝트 및 일반 AGENTS.md 에이전트 전반에 걸쳐 ranki-seo-skills Skill의 설치 명령어를 반환합니다.

Ranki.io 계정 — IDE 내 실제 순위 데이터 (유료 API 키)

• get_account() — API 키에 대한 whoami: 이름, 이메일, 플랜, 일일 및 월간 한도, 현재 사용량.
• list_projects() — Ranki.io 계정의 프로젝트를 나열합니다.
• list_articles(project_id) — 프로젝트 내 기사의 페이지 매김된 인덱스: nano_id, 제목, 상태, 언어, focus_keyword[], TOC 개요, 단어 수, SEO 점수. 선택적 상태 필터.
• get_article(article_id) — nano_id로 단일 기사를 가져옵니다: 제목, HTML, 포커스 키워드, 목차, 포함된 이미지 URL, SEO 점수.
• list_rank_tracking(project_id) — 프로젝트에 대한 Google Search Console 요약: 28일 총계, 클릭수 기준 상위 20개 키워드, 상위 20개 기회 키워드(노출은 있지만 순위가 10위 초과인 키워드 — 손쉬운 성과).
• list_gsc_keywords(project_id) — 클릭수/노출수/순위/CTR로 정렬 가능한 전체 페이지 매김된 GSC 키워드 목록.
• ai_visibility(project_id) — 기록된 AI 인용 스냅샷: 캡처 시점에 ChatGPT, Claude, Perplexity 및 Google AI 개요 SERP에 추적 중인 주제 중 어떤 것이 나타났는지 보여줍니다.

일반적인 세션 모습

You:    audit my site speed and fix the slow images

Claude: → Calling ranki.audit_speed(url="https://myapp.dev")
        ← Lighthouse: 42 perf · LCP 4.8s · 3 images blocking the paint.
        → Calling ranki.optimize_images([hero.png, banner.jpg, card.png])…
        ← 3 files, recipes returned.
        → Running sharp-cli to convert hero.png → hero.avif + hero.webp + hero@2x.avif…
        → Editing app/page.tsx — rewriting <img> as <picture srcset>, adding alt text…
        → Calling ranki.audit_speed again to verify…
        ← Lighthouse: 96 perf · LCP 1.4s.

You:    now find pages that shouldn't be in Google

Claude: → Calling ranki.audit_hidden_pages(domain="https://myapp.dev")
        ← 8 robots-disallow, 12 noindex, 118 keep, 4 unsure.
        → Editing public/robots.txt to disallow /admin /dashboard /checkout /account…
        → Adding <meta name="robots" content="noindex"> to app/search/page.tsx…
        Done. Submit URL-removal requests in Search Console for the 8 admin pages.

Skill 파일(ranki-seo-skills 내)은 에이전트에게 언제 어떤 도구를 어떤 순서로 호출하고, 리포지토리의 어디에 각 수정 사항을 적용해야 하는지 알려줍니다.

속도 제한

등급	일일 한도	범위	사용 가능한 도구
키 없음	5회 호출	IP당	15개의 무료 도구 (감사, 생성기, 속도, 이미지 최적화, 콘텐츠 전략, 설치)
Ranki.io API 키	500회 호출	키당	실제 GSC 키워드, 순위 추적, AI 인용, 프로젝트 목록 및 Ranki.io 계정의 기사 라이브러리를 읽는 7개의 브리지 도구를 포함한 모든 22개 도구

app.ranki.io/developer에서 키를 받으세요. X-RateLimit-Limit, X-RateLimit-Remaining 및 X-RateLimit-Reset이 모든 응답에 반환됩니다. 디스패처의 오류 메시지에는 재설정 카운트다운과 업그레이드 경로가 포함됩니다.

---

설치

Claude Desktop / Claude Code (대부분의 바이브 코더에게 권장)

~/.claude/claude_desktop_config.json에 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "ranki": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@ranki.io/mcp"],
      "env": { "RANKI_API_KEY": "rk_live_..." }
    }
  }
}

Claude Desktop을 다시 시작하세요. MCP 표시기에 22개의 도구가 있는 ranki가 표시되어야 합니다.

Cursor (HTTP 전송, npx 불필요)

프로젝트의 .cursor/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "ranki": {
      "url": "https://mcp.ranki.io",
      "headers": { "X-API-Key": "rk_live_..." }
    }
  }
}

ChatGPT Desktop, Continue.dev, Zed, MCP 지원 가능한 모든 것

클라이언트가 stdio MCP를 지원하는 경우 Claude Desktop 스니펫을 사용하세요. HTTP MCP를 지원하는 경우 Cursor 스니펫을 사용하세요.

무료 API 키 받기

app.ranki.io/developer를 방문하여 Reveal을 클릭하세요. 키는 이미 존재합니다 — 모든 Ranki.io 계정에는 자동으로 생성된 키가 하나씩 있습니다. 무료 어드바이저 도구는 키 없이도 작동하지만(IP/일당 5회 호출), list_projects 및 get_article 브리지 도구에는 키가 필요합니다.

---

바이브 코더의 사용 방법

시나리오 1: "방금 사이트를 출시했는데, 무엇을 해야 하나요?"

You: I just shipped my Next.js app at https://myapp.com. What SEO do I need?

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling seo_starter_kit(domain="myapp.com")
  ← [Returns robots.txt + sitemap.xml + llms.txt + JSON-LD templates]
  → Writing public/robots.txt
  → Writing public/sitemap.xml (enumerating pages from app/ directory…)
  → Writing public/llms.txt
  → Adding JSON-LD <script> to app/layout.tsx
  → Calling audit_seo to verify…
  ← Score: 92/100. 🎉

시나리오 2: "ChatGPT가 내 문서를 인용하지 않는 이유는 무엇인가요?"

You: Why doesn't ChatGPT cite my docs site?

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling audit_aeo(url="https://docs.myproduct.com")
  ← Score 38/100. Failing: no FAQPage schema, no llms.txt, robots.txt blocks ClaudeBot.
  → Fixing each failure in your repo…
  ← Score 88/100. Re-deploy and ChatGPT should pick it up within 7-14 days.

시나리오 3: "어떤 블로그 게시물을 작성해야 할지 모르겠어요"

You: I have a Stripe alternative landing page but the blog is empty. Help.

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling find_topic_ideas(url="https://mystripe-alt.com")
  ← [Returns brief with topic generation methodology + 15-topic structure]
  → [Generates 15 topics organized by intent, picks top 3]
  ← Recommended first 3 articles:
     1. "How to switch payment processors without losing customers" (transactional)
     2. "Stripe vs us: side-by-side fee comparison for $10K/mo MRR" (commercial)
     3. "What is interchange-plus pricing and why most SaaSes overpay" (informational)

시나리오 4: "내가 놓치고 있는 격차 키워드는 무엇인가요?"

You: My competitors are stripe.com and lemonsqueezy.com. What am I missing?

Claude (via Ranki MCP):
  → Calling find_keyword_gap(url="https://mystripe-alt.com",
                              competitors=["stripe.com","lemonsqueezy.com"])
  ← [Returns methodology + per-competitor analysis steps]
  → Crawling /blog on both competitors…
  → Cross-referencing against your sitemap…
  ← 5 high-value gaps found:
     - "PCI compliance for small SaaS" (covered by Stripe, not you)
     - "How to handle subscription dunning" (covered by both, not you)
     - … 3 more

---

아키텍처

┌────────────────────────┐         ┌──────────────────────────┐
│  Claude / Cursor / etc │         │  mcp.ranki.io (PHP)      │
│                        │         │                          │
│  1. Sees 22 tools      │ JSON-RPC│  - 22 tool definitions   │
│  2. Decides to use one ├────────►│  - HTTP + stdio (npx)    │
│  3. Receives advice    │         │  - 5/IP or 500/key per   │
│  4. Acts on the repo   │         │    UTC day rate limit    │
│                        │         │  - REST API bridge       │
└────────────────────────┘         └────────────┬─────────────┘
                                                │ (only for keyed tools)
                                                ▼
                                   ┌──────────────────────────┐
                                   │  app.ranki.io REST API   │
                                   │  /api/v1/projects        │
                                   │  /api/v1/articles/...    │
                                   └──────────────────────────┘

두 가지 전송 방식

• stdio (Claude Desktop, Claude Code, 대부분의 MCP 클라이언트) — stdio JSON-RPC를 https://mcp.ranki.io로 프록시하는 50줄짜리 Node.js 심인 @ranki.io/mcp npm 패키지를 설치합니다.
• HTTP (Cursor, 커스텀 클라이언트) — https://mcp.ranki.io을 직접 가리킵니다. Node 설치가 필요 없습니다.

리포지토리 레이아웃

ranki-mcp/
├── server/                     # PHP MCP server (deployed to mcp.ranki.io)
│   ├── public/index.php        #   GET → marketing landing page (HTML)
│   ├── index.php               #   POST → JSON-RPC 2.0 dispatcher
│   ├── lib/
│   │   ├── jsonrpc.php         #   JSON-RPC reply helpers
│   │   ├── registry.php        #   Tool registry + REST API bridge
│   │   └── ratelimit.php       #   Per-IP rate limit (5/day for free tier)
│   └── tools/
│       ├── seo_starter_kit.php
│       ├── find_topic_ideas.php
│       ├── find_keyword_gap.php
│       ├── audit_aeo.php
│       ├── audit_seo.php
│       ├── generate_sitemap_xml.php
│       ├── generate_llms_txt.php
│       ├── generate_robots_txt.php
│       ├── list_projects.php
│       └── get_article.php
└── npx/                        # Node.js stdio shim (published as @ranki.io/mcp)
    ├── package.json
    ├── index.js                #   ~50 lines: stdin→POST→stdout
    └── README.md

---

SEO vs AEO — 차이점은 무엇인가요?

**SEO (검색 엔진 최적화)**는 Google의 전형적인 10개의 파란색 링크에서 사이트 순위를 높이는 것입니다. 신호: 제목 태그, 메타 설명, H1, 표준 URL, 사이트맵, 내부 링크, 페이지 속도, 모바일 친화성, HTTPS. Ahrefs / SEMrush / SurferSEO와 같은 도구가 이를 점수화합니다.

**AEO (답변 엔진 최적화)**는 ChatGPT, Claude, Perplexity 또는 Google AI 개요가 사용자 질문에 답변할 때 사이트가 인용되도록 만드는 것입니다. 신호는 다릅니다:

• FAQPage JSON-LD — 가장 큰 단일 인용 신호.
• 정의적 도입부 — 첫 번째 단락이 "X는 ...입니다"라는 간결한 답변.
• 작성자 표시 + E-E-A-T — LLM은 이름이 명시된 저자가 있는 인용 출처를 선호합니다.
• llms.txt — LLM이 콘텐츠를 사용하도록 명시적으로 초대.
• AI 봇을 허용하는 robots.txt — GPTBot / ClaudeBot / PerplexityBot이 차단되어서는 안 됩니다.
• 답변 스타일의 제목 — 질문 형식의 H2/H3 ("X란 무엇인가?", "X는 어떻게 작동하는가?").
• 비교 표 — AI 개요에서 가장 많이 인용되는 HTML 요소.

audit_aeo은 이 8가지 항목을 모두 확인하고 AI에게 정확히 무엇을 수정해야 하는지 알려줍니다. 2026년 현재, AEO 트래픽은 가장 빠르게 성장하는 SEO 채널이며 대부분의 사이트는 적용 범위가 전무합니다.

---

llms.txt — 떠오르는 AI 검색 표준

robots.txt에서 영감을 받았지만 LLM을 위한 것입니다. /llms.txt에 있는 Markdown 파일은 AI 크롤러에게 다음을 알려줍니다:

• 사이트의 주제(메타데이터가 아닌 평이한 영어로).
• 가장 중요한 페이지.
• 인용 방법.

# Acme Corp

> Acme makes the SDK for shipping React Native apps faster.

## Key pages

- [Homepage](https://acme.dev/)
- [Documentation](https://acme.dev/docs)
- [Pricing](https://acme.dev/pricing)
- [Blog](https://acme.dev/blog)

## About

- Founded 2024, based in Berlin.
- Used by 12,000+ teams including Linear and Notion.
- Open source SDK on github.com/acme/sdk.

generate_llms_txt을 사용하여 5초 만에 생성하세요.

---

자체 호스팅

MCP 서버는 순수 PHP 8.4입니다 — 프레임워크, 데이터베이스, Composer 종속성이 없습니다. server/ 디렉토리를 public/index.php을 제공하는 Nginx 가상 호스트 뒤에 배치하면 완료됩니다.

server {
  server_name mcp.yourdomain.com;
  root /var/www/ranki-mcp/server/public;
  index index.php;
  location / {
    try_files $uri $uri/ /index.php?$query_string;
  }
  location ~ \.php$ {
    include fastcgi_params;
    fastcgi_pass unix:/run/php/php8.4-fpm.sock;
    fastcgi_param SCRIPT_FILENAME $realpath_root$fastcgi_script_name;
  }
}

lib/ratelimit.php는 IP 속도 제한을 위해 /tmp/의 파일을 사용합니다 — 바로 작동합니다. 대규모 Redis 기반 속도 제한의 경우 구현을 교체하세요.

---

기여

새로운 어드바이저 도구에 대한 PR을 환영합니다. 도구를 추가하려면:

1. 호출 가능한 function (array $args, string $apiKey): array를 반환하는 server/tools/your_tool.php을 생성합니다.
2. rk_mcp_text_content("...your structured advice...")을 반환합니다.
3. rk_mcp_tool_definitions() 아래의 server/lib/registry.php에 도구를 등록합니다.

도구 이름 지정: <verb>_<noun> snake_case (예: audit_aeo, find_topic_ideas).

도구 철학: 호출 AI를 위한 데이터 + 지침을 반환하며, 절대 스스로 LLM을 호출하지 않습니다.

---

FAQ

비용이 발생하나요?

어드바이저 도구(list_projects / get_article 제외 모든 것)는 무료입니다 — UTC 일 기준 IP당 5회 호출. 이 제한을 없애려면 app.ranki.io/developer에서 무료 API 키를 받으세요. 브리지 도구는 개인 Ranki.io 데이터를 가져오기 때문에 키가 필요합니다.

Ranki MCP가 제 Claude 크레딧을 사용하나요?

예 — 그리고 귀하의 것만 사용합니다. 저희는 절대 LLM 호출을 하지 않습니다. MCP 서버는 구조화된 조언을 반환하며, 귀하의 Claude/Cursor가 귀하의 크레딧을 사용하여 이를 평가하고 조치를 취합니다.

데이터는 어디로 흐르나요?

• 어드바이저 도구(audit_*, generate_*, seo_starter_kit, find_*)는 전달된 URL을 가져옵니다(다른 네트워크 호출 없음).
• 브리지 도구(list_projects, get_article)는 귀하의 X-API-Key을 사용하여 HTTPS를 통해 app.ranki.io/api/v1/...을 호출합니다.
• 요청 본문을 기록하지 않습니다. 속도 제한 및 디버깅을 위해 IP + 도구 이름 + 응답 상태를 기록합니다.

오픈 소스인가요?

예 — MIT 라이선스, 전체 소스가 이 리포지토리에 있습니다.

회사 VPC 내에서 실행할 수 있나요?

예 — server/는 순수 PHP이며, 브리지 도구에 대한 app.ranki.io을 제외하고는 외부 서비스 종속성이 없습니다(해당 도구 파일을 제거하여 비활성화할 수 있음).

Surfer / Frase / Outrank와 같은 경쟁사와 어떻게 다른가요?

그것들은 한 번에 하나의 URL을 감사하고 변경 사항을 추천하는 SaaS 대시보드입니다. Ranki MCP는 AI가 IDE에서 코드를 작성하는 동안 인라인으로 이러한 감사를 사용할 수 있게 해주는 프로토콜 계층입니다. 형태, 가격대(무료), 대상 고객(SEO 전문가가 아닌 바이브 코더)이 다릅니다.

저는 바이브 코더이고 AEO가 무엇을 의미하는지 전혀 모릅니다.

말 그대로 이것이 바로 그런 분들을 위한 것입니다. seo_starter_kit("yourdomain.com")로 시작하세요 — Claude가 모든 것을 안내해 줄 것입니다.

제 데이터로 AI를 훈련시키나요?

저희는 모델을 훈련시키지 않습니다. 모델이 없습니다. 저희는 결정론적 검사 위에 있는 얇은 어드바이저일 뿐입니다.

---

라이선스

MIT. LICENSE를 참조하세요.

창업자, 에이전시 및 크리에이터를 위한 AI SEO + AEO 자동화 — Ranki.io에서 정성을 담아 제작했습니다.