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Ahrefs Python

Gestiona el uso de la API de Ahrefs en Python con la librería `ahrefs-python`: backlinks, keywords, domain ratings, tráfico orgánico, site audits, rank tracking y brand monitoring.

Reemplaza a: Llamadas raw con httpx/requests a la API de Ahrefs

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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md

npx -y skills add OpenClaudia/openclaudia-skills --skill ahrefs-research --agent claude-code

Se instala solo en este repositorio.

Este skill makes network requests, needs API credentials.

Qué hace

  • Configura y usa el cliente AhrefsClient / AsyncAhrefsClient del SDK ahrefs-python para llamar a la API de Ahrefs con modelos tipados
  • Permite buscar entre los 52 métodos de la API mediante search_api_methods o el CLI python3 -m ahrefs.api_search
  • Aplica manejo de errores tipado (AuthenticationError, RateLimitError, NotFoundError, APIError, APIConnectionError)
  • Construye filtros where con json.dumps y usa select/order_by/limit en endpoints de listado

Úsalo cuando

  • Tareas de SEO o marketing con datos de backlinks, keywords, domain ratings, tráfico orgánico, site audits, rank tracking o brand monitoring
  • Necesitas trabajar con AhrefsClient / AsyncAhrefsClient, modelos de request/response tipados o cualquier sección de la API de Ahrefs

No lo uses cuando

    Qué lo activa

    Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.

    • Consulta el domain rating de ahrefs.com con la API de Ahrefs en Python
    • Obtén las keywords orgánicas de un dominio usando ahrefs-python
    • Compara el domain rating de dos dominios en paralelo con AsyncAhrefsClient

    SKILL.md

    En inglés

    Ahrefs Python SDK Skill

    Overview

    The Ahrefs API provides programmatic access to Ahrefs SEO data. The official Python SDK (ahrefs-python) provides typed request and response models for all endpoints, auto-generated from the OpenAPI spec.

    Key capabilities:

    • Site Explorer - Backlinks, organic keywords, domain rating, traffic, referring domains
    • Keywords Explorer - Keyword research, volumes, difficulty, related terms
    • Rank Tracker - SERP monitoring, competitor tracking
    • Site Audit - Technical SEO issues, page content, page explorer
    • Brand Radar - AI brand mentions, share of voice, impressions
    • SERP Overview - Search result analysis
    • Batch Analysis - Bulk domain/URL metrics via POST

    Installation

    pip3 install git+https://github.com/ahrefs/ahrefs-python.git
    

    Requires Python 3.11+. Dependencies: httpx, pydantic.

    API Method Discovery

    The SDK has 52 methods across 7 API sections. The built-in search tool is the fastest way to find the right method — it returns matching method signatures, parameters, and return types directly, so there's no need to scan through a large reference.

    Python (preferred when already in a Python context):

    from ahrefs.search import search_api_methods
    
    # Returns formatted text with method signatures, parameters, and return types
    print(search_api_methods("domain rating"))
    
    # Filter by API section and limit results
    print(search_api_methods("backlinks", section="site-explorer", limit=3))
    

    CLI (preferred when exploring from the terminal):

    # Ensure python3 points to the interpreter where ahrefs-python is installed:
    #   which python3
    #   python3 -c "import ahrefs"
    python3 -m ahrefs.api_search "domain rating"
    python3 -m ahrefs.api_search "backlinks" --section site-explorer --limit 3
    python3 -m ahrefs.api_search "batch" --json
    python3 -m ahrefs.api_search --sections  # list all API sections
    

    IMPORTANT RULES

    • ALWAYS use the ahrefs-python SDK. DO NOT make raw httpx/requests calls to the Ahrefs API.
    • ALWAYS pass dates as strings in YYYY-MM-DD format (e.g. "2025-01-15").
    • ALWAYS use select on list endpoints to request only the columns you need. List endpoints return all columns by default, which wastes API units and increases response size.
    • USE context managers (with / async with) for client lifecycle management.
    • NEVER hardcode API keys in source code. Use the AHREFS_API_KEY environment variable or your preferred secrets mechanism.
    • The client handles retries (429, 5xx, connection errors) automatically. DO NOT implement your own retry logic on top of the SDK.

    Quick Start

    import os
    from ahrefs import AhrefsClient
    
    with AhrefsClient(api_key=os.environ["AHREFS_API_KEY"]) as client:
        data = client.site_explorer_domain_rating(target="ahrefs.com", date="2025-01-15")
        print(data.domain_rating)  # 91.0
        print(data.ahrefs_rank)    # 3
    

    SDK Patterns

    Client Setup

    import os
    import ahrefs
    
    with ahrefs.AhrefsClient(
        api_key=os.environ["AHREFS_API_KEY"],  # or any secrets source
        base_url="...",          # override API base URL (default: https://api.ahrefs.com/v3)
        timeout=30.0,            # request timeout in seconds (default: 60)
        max_retries=3,           # retries on transient errors (default: 2)
    ) as client:
        ...
    

    Async client:

    import os
    from ahrefs import AsyncAhrefsClient
    
    async with AsyncAhrefsClient(api_key=os.environ["AHREFS_API_KEY"]) as client:
        data = await client.site_explorer_domain_rating(target="ahrefs.com", date="2025-01-15")
    

    For parallel calls, use asyncio.gather:

    import asyncio
    
    async with AsyncAhrefsClient(api_key=os.environ["AHREFS_API_KEY"]) as client:
        dr_ahrefs, dr_moz = await asyncio.gather(
            client.site_explorer_domain_rating(target="ahrefs.com", date="2025-01-15"),
            client.site_explorer_domain_rating(target="moz.com", date="2025-01-15"),
        )
    

    Calling Methods

    Two calling styles -- both are equivalent:

    # Keyword arguments (recommended)
    data = client.site_explorer_domain_rating(target="ahrefs.com", date="2025-01-15")
    
    # Request objects (full type safety)
    from ahrefs.types import SiteExplorerDomainRatingRequest
    request = SiteExplorerDomainRatingRequest(target="ahrefs.com", date="2025-01-15")
    data = client.site_explorer_domain_rating(request)
    

    Method names follow {api_section}_{endpoint}, e.g. site_explorer_organic_keywords, keywords_explorer_overview.

    Responses

    Methods return typed Data objects directly.

    Scalar endpoints return a single data object (or None):

    data = client.site_explorer_domain_rating(target="ahrefs.com", date="2025-01-15")
    print(data.domain_rating)
    

    List endpoints return a list of data objects. There is no pagination — set limit to the number of results you need. Use select to request only the columns you need:

    items = client.site_explorer_organic_keywords(
        target="ahrefs.com",
        date="2025-01-15",
        select="keyword,volume,best_position",
        order_by="volume:desc",
        limit=10,
    )
    for item in items:
        print(item.keyword, item.volume, item.best_position)
    

    Error Handling

    import ahrefs
    
    try:
        data = client.site_explorer_domain_rating(target="example.com", date="2025-01-15")
    except ahrefs.AuthenticationError:    # 401
        ...
    except ahrefs.RateLimitError as e:    # 429 -- e.retry_after has the delay
        ...
    except ahrefs.NotFoundError:          # 404
        ...
    except ahrefs.APIError as e:          # other 4xx/5xx -- e.status_code, e.response_body
        ...
    except ahrefs.APIConnectionError:     # network / timeout
        ...
    

    All exceptions inherit from ahrefs.AhrefsError.

    Common Parameters

    Most list endpoints share these parameters:

    Parameter Type Description
    target str Domain, URL, or path to analyze
    date str Date in YYYY-MM-DD format
    date_from / date_to str Date range for history endpoints
    country str Two-letter country code (ISO 3166-1 alpha-2)
    select str Comma-separated columns to return
    where str Filter expression
    order_by str Column and direction, e.g. "volume:desc"
    limit int Max results to return

    Parameters typed as enums in the API reference (CountryEnum, VolumeModeEnum, etc.) accept plain strings — pass country="us" not CountryEnum("us").

    The where parameter takes a JSON string. Use json.dumps() to build it:

    import json
    where = json.dumps({"field": "volume", "is": ["gte", 1000]})
    items = client.site_explorer_organic_keywords(
        target="ahrefs.com", date="2025-01-15",
        select="keyword,volume", where=where,
    )
    

    For full filter syntax (boolean combinators, operators, nested fields), see references/filter-syntax.md.

    API Methods

    Use search_api_methods("query") or python3 -m ahrefs.api_search "query" to find methods by keyword. Search covers all 52 methods across 7 API sections and returns complete signatures, parameters, and response fields.

    Reproducido de OpenClaudia/openclaudia-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.

    Archivos

    3 archivos en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.

    Antes de instalar

    Requiere Python 3.11+, instalar `ahrefs-python` (pip3 install git+https://github.com/ahrefs/ahrefs-python.git) y definir la variable de entorno AHREFS_API_KEY.

    Necesita en el PATH:python3

    Variables de entorno:AHREFS_API_KEY

    Detalles

    Categoría
    SEO y GEO
    Licencia
    MIT
    Recursos incluidos
    referencias
    Código fuente
    Ver SKILL.md

    Más de OpenClaudia/openclaudia-skills

    Este repo incluye 76 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás. Ver el pack openclaudia-skills entero y su comando de instalación

    Genera un informe HTML autocontenible de tráfico competitivo: visitas mensuales (SimilarWeb), tráfico orgánico y Domain Rating (Ahrefs), con gráficos ranked, tendencias y tabla de datos.

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    seo geo

    Obtiene datos de marca (nombre, descripción, logos, industria) desde la API de brand.dev y guarda los logos localmente.

    Costo de contexto al activarse
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    datos analitica

    Audita TODAS las propiedades de Google Search Console a la vez: ranking por clics e impresiones con deltas, y diff de keywords por sitio (nuevas, suben, bajan, perdidas, o bien rankeadas sin clics).

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    2 archivos
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    Costo de contexto al activarse
    6k tok
    Tamaño del paquete
    3 archivos
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    redaccion contenido

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    Costo de contexto al activarse
    1.2k tok
    Tamaño del paquete
    1 archivo
    Última actualización
    el mes pasado
    redes sociales

    Genera un informe de Citaciones de IA (GEO) para un dominio: qué prompts de búsqueda con IA citan el sitio en Google AI Overview y ChatGPT, con contexto de tráfico orgánico y cobertura por artículo.

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    seo geo

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    1.3k tok
    Tamaño del paquete
    3 archivos
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    seo geo