WebComp.pl — score 92 → 95 przez Selpio + Claude Code

Stan początkowy: score 92/100, baseline 19 kwietnia 2026

Webcomp.pl już od początku miał "good" tier — schema.org Organization + LocalBusiness + Service obecne, FAQPage z 9 pytaniami, blog SEO z keywords.json. Ale dimensions semantyczne i Schema.org były na 22-23/25 zamiast max — strony marketing z fluff'em ("100% zadowolonych klientów"), nieprzepisane treści blogowe (błędy diakrytyczne), ogólne CTA bez konkretów.

Cel: dogfood Selpio — pokazać że własne narzędzie podnosi własną infrastrukturę. Plus walidacja workflow "klient + Claude Code IDE + per-issue prompty".

Krok 1: Wygenerowanie mega-planu w Selpio (3 minuty)

Plan Agency (299 zł/mc) ma dostęp do generatora mega-planu. Workflow:

1. Otwórz raport app.selpio.com/r/{hash} dla webcomp.pl.
2. Sekcja "Naprawa przez Claude Code" → przycisk 🤖 Wygeneruj plan naprawy całej strony.
3. Modal otwiera się, AI generuje plan markdown w ~25 sekund (Anthropic Claude Sonnet 4.6, max_tokens 2500).
4. Stack picker auto-detected: nextjs. Plan zawiera ścieżki plików dopasowane do Next.js (np. app/components/HeroSection.tsx a nie generyczne "znajdź plik").
5. Klik 📋 Skopiuj plan dla Claude Code — markdown w clipboardzie.

Mega-plan dla webcomp zawierał 7 numerowanych kroków (z 5-10 maks): usunięcie niezweryfikowanych claims, korekta błędów diakrytycznych w KB, synchronizacja FAQ Schema z HTML, rozszerzenie odpowiedzi FAQ o timeline'y, definicja "MVP" przy pierwszym użyciu, rozszerzenie LocalBusiness Schema, pogłębienie case studies o kontekst branżowy.

Krok 2: Iteracja 1 — implementacja w Claude Code IDE (~15 min)

Otwarcie repo webcomp-www w Claude Code (claude.com/claude-code). Wklejenie skopiowanego mega-planu w czat. Claude Code samodzielnie:

• Zidentyfikował 6 plików do edycji (Next.js app router structure)
• Każdą zmianę pokazał jako diff przed zastosowaniem
• Zachował styl kodu projektu (Tailwind + framer-motion)
• Zaproponował commit message dla każdej grupy zmian

Konkretne fixy z iteracji 1 (commit 61424a5):

• AboutSection.tsx

  Usunięto nieweryfikowalny claim "100% zadowolonych klientów" — zastąpione metrykami które można powtórzyć (10+ lat zespołu, 50+ projektów, 4 SaaS, 30+ klientów B2B).

• data/blogPosts.ts

  Bulk fix błędów diakrytycznych w Knowledge Base — 100+ wzorców (wplywa→wpływa, szybkosc→szybkość, doswiadczenia→doświadczenia, ktore→które, uzytkownik→użytkownik). Diacritic count 85→215.

• FAQSection.tsx

  Schema FAQPage już używał single source of truth (faqSchema.mainEntity = faqs.map). Dodano komentarz dokumentujący. Rozszerzono odpowiedź "Jak wygląda proces realizacji?" z ogólników na 6 etapów z konkretnymi tygodniami (1-2 tyg analiza, 2-3 tyg UX/UI itd.).

• HeroSection.tsx

  MVP przy pierwszym wystąpieniu dostał <abbr title="Minimum Viable Product..."> + inline expansion.

• layout.tsx

  LocalBusiness schema rozszerzony o 9 nowych pól: description, legalName, slogan, currenciesAccepted, paymentAccepted, foundingDate, areaServed, sameAs (LinkedIn+GitHub), aggregateRating bestRating/worstRating.

• ReferencesSection.tsx

  Case studies rozszerzone o branżę, kategorię, użyte technologie (tag list), czas realizacji, mierzalne wyniki biznesowe (np. "rezerwacje 0→180/mc w 90 dni", "skrócenie księgowania faktury 3min→25sek -86%"). Plus Review schema per testimonial.

Build Next.js zielony (12 routes static + SSG). Tests: 17/17 passing. bash deploy.sh → rsync na shared host produkcyjny. Smoke curl https://webcomp.pl/ HTTP/2 200.

Krok 3: Re-crawl (iteracja 1 wynik)

Skasowanie cache w Selpio DB, fresh crawl: score 92 → 92 (stable). Wymiary się przebalansowały — schema 22→23, ale rozszerzona treść (FAQ z timeline'ami, case studies) dała analizator semantyki więcej tekstu do oceny, co podniosło różne warning subjective. Net 0.

Ważne: headline issues znacząco się oczyściły. Wszystkie 7 fixów z mega-planu zostały zaadresowane — analyzer nie flaguje już nieweryfikowalnych claims, błędów diakrytycznych, ani niekompletnego LocalBusiness schema. Pozostały głównie subjective semantic warnings i 1-2 info.

Krok 4: Iteracja 2 — info issues + parser fix (~10 min)

Z raportu po iter 1 wybrano 5 issues (1 warning + 4 info) wymagających strukturalnych zmian:

• public/llms.txt

  Utworzony plik wg standardu llmstxt.org dla LLM crawlers (GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot). Zawiera oferta (MVP/Standard/Enterprise + ceny), modele rozliczeń, 6 etapów procesu, 3 case studies, kontakt, FAQ. Naprawia MISSING_LLMS_TXT — llm_access 23→25 max.

• FAQSection.tsx

  <span> → <h3> dla pytań w accordion. Backend Selpio parser szuka FAQ jako h2/h3 zakończone "?" + następny <p>. Single source of truth + semantyczna struktura.

• HowWeWorkSection.tsx

  SHALLOW_CONTENT warning→info. 3 kroki rozszerzone z ogólników na konkretne deliverables: czas trwania per krok (call 45min, 3-5 dni analiza), narzędzia (Figma, Linear/Notion), konkretny output per krok (notatka 1-2 A4, deck koncepcji, podpisany kontrakt).

• ContactSection.tsx

  INCOMPLETE_SENTENCES — urwane "Opowiedz nam jak pracujecie dziś" rozszerzone na complete CTA z konkretnymi pytaniami + co dostają w 24h (2-3 obszary do usprawnienia + ROI w msc + wstępna wycena) + warunki (bezpłatna, bez zobowiązań).

• AboutSection.tsx

  AMBIGUOUS_CLAIMS pricing breakdown — MVP 90 000 PLN netto z warunkami płatności 50/50, lista 8 konkretnych deliverables ("w cenie"), 4 add-ons ("wykracza poza cenę"), alternative T&M 300/h.

Drugi bash deploy.sh. Re-crawl: SCORE 92 → 94 (+2). Dimensions: structure 25/25 (max), schema 23/25, llm_access 23 → 25 (max!), seo 19/20, authority 25/25 (max). SHALLOW_CONTENT downgrade warning → info. ALE schema utknęło na 23/25 — analyzer flagował FAQ_SCHEMA_MISMATCH mimo że FAQPage JSON-LD był poprawny. Powód: parser szukał <p> jako bezpośredni sibling <h3>, ale w accordion struct FAQSection h3 jest wewnątrz <button> → false positive.

Bonus iteracja: backend FAQ parser fix → schema 23 → 25 MAX

Po analogicznym dogfood case getmepost.com (gdzie ten sam bug objawiał się głębiej) wprowadziłem fix do backend Selpio. Parser FAQ teraz ma 3-level escalation:

1. Level 1: sibling pattern — <h3>Q?</h3><p>A</p> (markdown/prose)
2. Level 2: accordion — h3 w <button>, p w next <div> wrapper (webcomp pattern)
3. Level 3: deeper nested — h3 → button → div.trigger → outer div.faq-item (getmepost pattern)

Helper findParagraphInSiblings szuka <p> w siblings + nested descendants. Stop conditions: znajdź <p>, znajdź kolejny heading, koniec siblings. Commit 6057d4a, +6 testów accordion patterns (suite 1502 → 1508). Re-crawl webcomp.pl po backend deploy: SCORE 94 → 95 (+1), schema 23 → 25 MAX, FAQ_SCHEMA_MISMATCH znikło.

Strategiczna wartość dogfood: bug ujawniony w jednej dogfood iteracji (webcomp iter 2) → naprawiony dzięki kolejnej (getmepost iter 2) → korzyść dla wszystkich klientów Selpio używających accordion UI (większość modern landing pages w React/Vue/Svelte).

Porównanie dimensions baseline → po dwóch iteracjach + backend bonus

Bonus: 4 backend improvements w Selpio z dogfood feedback

Podczas tych 2 iteracji odkryliśmy 4 false positives i missing prompts w naszym własnym analyzerze. Każdy stał się commitem w Selpio backend repo:

• Schema whitelist extension — LocalBusiness/Service/Review/SoftwareApplication/Event/Course/JobPosting dodane do RECOGNIZED_TYPES i HIGH_VALUE_TYPES. Eliminuje false positive UNRECOGNIZED_SCHEMA_TYPE dla legit business landing pages.
• FAQ fuzzy matching — substring match zastąpiony token-based Jaccard similarity (≥60% schema tokens w HTML tokens, asymmetric żeby tolerować CSS-truncate'owany accordion text). Naprawia FAQ_SCHEMA_MISMATCH false positives.
• Image alt parser fix — szanuje ARIA decorative markers (role="presentation", aria-hidden="true"). alt="" z marker = świadomie decorative, NIE liczone jako missing. Zgodnie z WCAG 2.1.
• FIX_PROMPT_TEMPLATES expansion — z 20 → 30 codes. Dodane custom action plans dla: MISSING_LLMS_TXT, NO_LISTS, SITEMAP_NO_LASTMOD, FAQ_SCHEMA_MISMATCH, AMBIGUOUS_CLAIMS, INCOMPLETE_SENTENCES, MISSING_DEFINITIONS, JARGON_HEAVY, NO_HIGH_VALUE_SCHEMA, META_DESCRIPTION_TOO_LONG.

+18 nowych testów backend (image alt, schema whitelist, questionsMatch fuzzy). Suite 1484 → 1502. Wszystkie klienci Selpio dostają teraz dokładniejszą analizę dzięki temu dogfood loopowi.