Checker di AI-readiness (GEO), accessibilità WCAG 2.2, performance e perimetro AI Act riuniti in un unico report azionabile: misura quanto un sito è pronto a essere letto da AI, persone e motori di ricerca — e indica esattamente come sistemarlo. Motore in Node a zero dipendenze, interfaccia web in Next.js. Online e in uso su beacon.lucarimediotti.com.
La leggibilità di un sito da parte delle AI (GEO / AI-readiness) è diventata un fattore concreto, ma gli strumenti che la misurano sono spesso a pagamento e poco trasparenti: restituiscono un punteggio senza spiegare come è calcolato né cosa cambiare. Il risultato è un numero che rassicura o preoccupa, ma non aiuta a intervenire.
Serviva un audit chiaro e azionabile, che tenesse insieme quattro dimensioni diverse — pronto per le AI, accessibile alle persone, veloce per i motori, dentro o fuori il perimetro dell'AI Act — senza confonderle in un unico voto sintetico e senza nascondere la logica dietro il verdetto. Il vincolo tecnico: girare ovunque, anche senza browser headless e senza chiavi API, degradando con eleganza invece di rompersi.
Un motore modulare in Node puro che analizza cinque aree GEO — accesso dei crawler AI, presenza dei file per agenti come llms.txt, dati strutturati, leggibilità macchina del contenuto e segnali off-site — a cui si affiancano tre audit indipendenti: accessibilità (check statici WCAG 2.2 più axe-core opzionale sul DOM renderizzato), performance (Lighthouse e Core Web Vitals via PageSpeed Insights) e AI Act, che dice se e come il regolamento UE 2024/1689 tocca il sito — non se sei conforme.
Le funzioni di analisi sono pure e testate (365 assert senza framework), axe-core e Playwright restano dipendenze opzionali: il grosso dei controlli gira senza. Ogni audit ha una CLI e un endpoint web; i quattro risultati confluiscono in un report unico esportabile in PDF, HTML e Markdown, con confronto before-after rispetto alla scansione precedente.
Il punto non è il punteggio, ma il fix: per l'accessibilità una mappa regola→esempio prima/dopo deterministica (nessuna AI, zero allucinazioni) e una bozza onesta di dichiarazione di accessibilità; per il GEO priorità chiare su cosa correggere prima. I quattro voti restano affiancati, non sommati, perché misurano cose diverse.
Quattro audit indipendenti e un report unico. I punteggi non si sommano: misurano dimensioni diverse, quindi restano affiancati.
Il sito di Beacon è il primo caso d'uso del suo stesso audit: espone llms.txt e skill.md per gli agenti, un server MCP per interrogare il motore da un assistente, la direttiva Content-Signal nel robots.txt (ai-train=no: i testi del sito non vanno in addestramento, il codice resta MIT), e i dati strutturati SoftwareApplication che descrivono il prodotto ai motori generativi.
L'interfaccia esiste in sei lingue, ciascuna con un proprio URL e il blocco hreflang reciproco completo: è la stessa condizione che il modulo GEO verifica sui siti analizzati. Codice sorgente pubblico su GitHub con licenza MIT.
Se hai un'idea, un sito da rifare o un progetto da far crescere, il primo step è una chiacchierata di 30 minuti. Zero fuffa, tanti pain point da chiarire.