Narzędzia / Agent-Readiness / Atlas GrafuAtlas Grafu
01agent-readinessagent-readiness
Audyt spójności JSON-LD · iFox JSON-LD Consistency Audit · iFox

Sprawdź, czy Twój graf JSON-LD sam sobie nie przeczy

Check whether your JSON-LD graph contradicts itself

Wklej dane strukturalne swojej strony (albo całego ekosystemu domen w jednym @graph) i zobacz mapę powiązań oraz listę problemów: wiszące referencje, sprzeczne duplikaty, kolizje nazw, brakujące daty. Wszystko dzieje się lokalnie w przeglądarce.

Paste your site's structured data (or an entire domain ecosystem in one @graph) and see a relationship map plus a list of issues: dangling references, conflicting duplicates, name collisions, missing dates. Everything runs locally in your browser.

10 reguł audytu 10 audit rules mapa relacji SVG SVG relationship map bez uploadu danych nothing is uploaded
Atlas Grafu NA ŻYWOLIVE
Interfejs narzędzia jest na razie tylko w PL — przełącznik językowy dotyczy treści wokół niego.
The tool's interface currently runs in PL only — the language switch covers the content around it.

Atlas Grafu

Audyt spójności JSON-LD — kto twierdzi co, o kim, i gdzie brakuje potwierdzenia.
powiązanie wewnątrz domeny twierdzenie o cudzej domenie

Mapa pojawi się po zbadaniu grafu.

🗺️

Mapa powyżej to czysty, ręcznie rysowany SVG — bez biblioteki do wykresów. Jeśli chcesz nauczyć się budować takie wizualizacje samodzielnie, mamy do tego darmowy Kurs SVG — a jego ostatnia lekcja dotyczy dokładnie tego tematu: SVG a agenci AI.

The map above is plain, hand-drawn SVG — no charting library. If you want to learn to build visualizations like this yourself, we have a free SVG Course — its final lesson covers exactly this topic: SVG and AI Agents.

02jak to działahow it works
01

Wklej graf

Paste the graph

Skopiuj JSON-LD z jednej strony albo połączony @graph z kilku podmiotów — ze znacznikiem <script> albo bez.

Copy JSON-LD from one page, or a combined @graph from several entities — with or without the <script> tag.

02

Zbadaj

Investigate

Narzędzie uruchamia 10 reguł audytu i buduje mapę powiązań między węzłami.

The tool runs 10 audit rules and builds a relationship map between nodes.

03

Popraw znaleziska

Fix the findings

Kliknij węzeł na mapie, żeby zobaczyć jego pełne dane i co na niego wskazuje.

Click a node on the map to see its full data and what points to it.

03dlaczego wartowhy it matters
🔗

Łapie błędy przed publikacją

Catches errors before publishing

Wiszące referencje i sprzeczne duplikaty psują graf po cichu — bez błędu w konsoli, bez ostrzeżenia.

Dangling references and conflicting duplicates break a graph silently — no console error, no warning.

🧭

Widzisz cały ekosystem naraz

See the whole ecosystem at once

Mapa pokazuje, które twierdzenia dotyczą Twojej domeny, a które cudzej — i czy są wzajemne.

The map shows which claims are about your domain and which are about someone else's — and whether they're mutual.

🪪

Chroni tożsamość autora

Protects author identity

Osoba bez sameAs istnieje tylko w Twoich domenach — łatwo przypisać jej dorobek do kogoś innego.

A person without sameAs only exists within your own domains — easy to misattribute their work to someone else.

🔒

Bez uploadu danych

Nothing is uploaded

Cała analiza dzieje się w Twojej przeglądarce. Wklejony graf nigdzie nie jest wysyłany.

All analysis happens in your browser. The pasted graph is never sent anywhere.

05najczęstsze pytaniafaq

Czym różni się to od Google Rich Results Test?

How is this different from Google's Rich Results Test?

Rich Results Test sprawdza, czy pojedynczy dokument kwalifikuje się do konkretnego wyglądu w wynikach Google. Atlas Grafu sprawdza wewnętrzną spójność danych — czy referencje się rozwiązują, czy nie ma sprzecznych duplikatów, czy encje mają zewnętrzne potwierdzenie. To dwa różne pytania, które warto zadawać razem.

Rich Results Test checks whether a single document qualifies for a specific look in Google results. Atlas Grafu checks internal consistency of the data — whether references resolve, whether there are conflicting duplicates, whether entities have external confirmation. Two different questions worth asking together.

Co oznacza "twierdzenie o cudzej domenie"?

What does "claim about a foreign domain" mean?

Jeśli na przyklad.pl deklarujesz dane o osobie z mojafirma.pl, to jest to Twoje twierdzenie, dopóki mojafirma.pl nie emituje tego samego @id po swojej stronie. Bez wzajemności to jednostronna deklaracja, nie potwierdzony fakt.

If przyklad.pl declares data about a person from mojafirma.pl, that's your claim until mojafirma.pl emits the same @id on its own side. Without reciprocity, it's a one-sided declaration, not a confirmed fact.

Dlaczego brak sameAs jest oznaczony jako "pilne"?

Why is missing sameAs flagged as "urgent"?

Bo to najczęstsza, najtańsza do naprawienia przyczyna błędnego przypisania autorstwa. Link do profilu LinkedIn, Wikipedii czy ORCID kosztuje jedną linijkę kodu i daje modelom zewnętrzny punkt odniesienia do weryfikacji tożsamości.

Because it's the most common, cheapest-to-fix cause of misattributed authorship. A link to a LinkedIn, Wikipedia, or ORCID profile costs one line of code and gives models an external reference point for identity verification.

Czy narzędzie wysyła mój graf gdziekolwiek?

Does the tool send my graph anywhere?

Nie. Cała analiza i rysowanie mapy dzieje się lokalnie w JavaScript w Twojej przeglądarce. Nic nie jest zapisywane ani wysyłane na serwer.

No. All analysis and map drawing happens locally in JavaScript in your browser. Nothing is saved or sent to a server.

Czy Atlas Grafu jest darmowy?

Is Atlas Grafu free?

Tak, w pełni darmowy i bez rejestracji.

Yes, completely free and no sign-up required.

Czym jest Atlas Grafu

Im więcej danych strukturalnych publikujesz — Organization, Person, Article, powiązania przez sameAs, author, publisher — tym łatwiej, żeby graf zaczął sobie przeczyć. Ten sam @id zdefiniowany dwa razy z różnymi danymi, referencja do węzła, który nigdzie nie istnieje, dwie różne osoby o tej samej nazwie bez rozróżnienia. Żaden z tych błędów nie rzuca wyjątku w konsoli — po prostu cicho psuje jakość danych, które agent AI albo wyszukiwarka próbuje złożyć w spójny obraz.

Dziesięć reguł, które sprawdza narzędzie

  • Wiszące referencje — @id bez odpowiadającej definicji.
  • Duplikaty tego samego @id ze sprzecznymi wartościami.
  • Bezpieczne duplikaty (zgodne, ale zbędne).
  • Różne encje współdzielące tę samą nazwę bez rozróżnienia.
  • Osoby bez sameAs — istniejące tylko wewnątrz Twoich domen.
  • Niepełny rozbiór imienia i nazwiska.
  • Postacie fikcyjne bez oznaczenia jako takie.
  • Ten sam opis skopiowany na wiele różnych węzłów.
  • Twierdzenia o encjach z cudzych domen bez wzajemności.
  • Licencjonowane obrazy bez wymaganej atrybucji, utwory bez daty publikacji, węzły-sieroty i spójność chronologii dat.

Dlaczego to ma znaczenie dla agentów AI

Kiedy model buduje odpowiedź na pytanie "kim jest X" albo "co to za firma", często składa ją z wielu źródeł danych strukturalnych naraz. Sprzeczne albo niekompletne dane strukturalne nie powodują awarii — powodują cichy błąd w tym, co model "wie" o Tobie. Graf, który sam sobie nie przeczy i ma zewnętrzne potwierdzenia (przez sameAs, wzajemne @id), daje mniej okazji do pomyłki.

Czego to narzędzie nie robi

Nie sprawdza, czy Google wyświetli Twoje dane jako rich result — od tego jest Rich Results Test. Nie crawluje żywych stron ani nie podąża za linkami — wklejasz dokładnie to, co chcesz sprawdzić. I nie gwarantuje, że poprawiony graf zwiększy cytowanie w AI — to, jak wiele systemów faktycznie wykorzystuje dane strukturalne przy budowaniu odpowiedzi, wciąż się zmienia i różni między dostawcami.

What Atlas Grafu is

The more structured data you publish — Organization, Person, Article, relationships via sameAs, author, publisher — the easier it is for the graph to start contradicting itself. The same @id defined twice with different data, a reference to a node that doesn't exist anywhere, two different people sharing the same name with no disambiguation. None of these throw a console error — they quietly degrade the quality of data an AI agent or search engine is trying to assemble into a coherent picture.

Ten rules the tool checks

  • Dangling references — an @id with no matching definition.
  • Duplicates of the same @id with conflicting values.
  • Safe duplicates (consistent but redundant).
  • Different entities sharing the same name with no disambiguation.
  • People without sameAs — existing only within your own domains.
  • Incomplete first/last name breakdown.
  • Fictional characters not marked as such.
  • The same description copied onto multiple different nodes.
  • Claims about entities from other domains with no reciprocity.
  • Licensed images missing required attribution, undated works, orphaned nodes, and date-chronology consistency.

Why this matters for AI agents

When a model builds an answer to "who is X" or "what company is this", it often assembles it from several structured-data sources at once. Conflicting or incomplete structured data doesn't cause a crash — it causes a silent error in what the model "knows" about you. A graph that doesn't contradict itself and has external confirmation (via sameAs, mutual @ids) leaves less room for mistakes.

What this tool doesn't do

It doesn't check whether Google will display your data as a rich result — that's what the Rich Results Test is for. It doesn't crawl live sites or follow links — you paste exactly what you want checked. And it doesn't guarantee that a fixed graph will increase AI citation — how much various systems actually use structured data when building an answer still varies and keeps changing across providers.

Sprawdź też inne narzędzia agent-readiness.

Check out the other agent-readiness tools too.

robots.txt, llms.txt, Schema.org i skaner prompt-injection — wszystko w jednym miejscu.

robots.txt, llms.txt, Schema.org, and a prompt-injection scanner — all in one place.