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我使用 Astro 和一个 JSON 数据集构建了一个静态游戏数据库（150+ 页）。我遇到了两个主要的的技术挑战： 1. 避免“内容空洞”：我没有使用通用模板，而是编写了逻辑函数，根据物品的数据属性（例如，如果稀有度 == 普通 && 类型 == 多重，则生成关于缩放问题的特定文本）生成独特的策略建议（文本）。 2. Schema/富媒体结果：Google Search Console 拒绝了我的“Product” schema，因为该网站不销售任何东西（缺少“offers”和“aggregateRating”）。我通过将游戏内的“稀有度评分”映射到 schema 的“ratingValue”，并设置一个虚拟的 0 美元报价价格来解决这个问题。 技术栈是 Astro + Tailwind，部署在 Cloudflare Pages 上。 欢迎大家提问关于程序化 SEO 设置或 schema 实现的问题。

大家好，HN， 我创建 Planet Cert 是因为我对 IT 认证备考的两个主要选择感到沮丧：昂贵的月度订阅或可疑的“题库”PDF，这些 PDF 鼓励死记硬背，而不是理解。 项目介绍：Planet Cert 为 1000 多个考试（AWS、CompTIA、CISSP，以及较新的 AI 认证，如 Azure AI-900 和 Google ML）创建模拟测试。 与众不同之处： -> 详细解释：我们将每个问题都视为一个学习机会。我们不仅仅标记 A 或 B 是正确的，而是详细解释为什么答案是正确的，以及干扰项为什么是错误的。 -> 终身更新：认证的“跑步机”永不停歇。如果您购买了 AWS SAA-C03 的课程，当 C04 版本发布时，您将自动获得更新。无需支付重复的再认证费用。 -> 模式：我们为“学习”（即时反馈）与“模拟”（计时、压力测试）构建了特定模式。 我很想听取大家对界面以及解释深度是否符合您目前正在准备 CISSP 等高级考试的标准的反馈意见。 谢谢！