Configurer Codex, Claude Code, ChatGPT, Hermes et OpenClaw pour gérer le travail de liens de votre startup

Ce que vous aurez au final

Un dossier backlink-work/ que vos agents peuvent lire et écrire, un _policy.md qui leur interdit à tous de soumettre quoi que ce soit, et une exécution de recherche fonctionnelle par outil. À la fin, vous n'aurez pas envoyé un seul e-mail de prospection. C'est tout l'intérêt.

Pour qui : un fondateur ou un responsable marketing d'une startup avec un site en ligne, une idée approximative des 18 plateformes qui comptent, et au moins un agent IA déjà installé. Pas besoin d'équipe data ni d'outil de liens payant.

Prérequis :

• L'un de ces outils : Codex, Claude Code, ChatGPT (avec un espace de travail ou un projet), Hermes Agent ou OpenClaw
• Les informations produit par écrit : nom, URL, description en une phrase, catégorie, modèle tarifaire
• Un dépôt ou un dossier que vous pouvez laisser lire à un agent, ou un espace de travail de projet si votre outil est basé sur le chat
• Une adresse e-mail de prospection sur votre propre domaine, pour plus tard. Pas nécessaire pour la configuration

À quoi ressemble « terminé » : chaque agent produit les trois mêmes fichiers au même format, chaque ligne porte une URL source, et la colonne de soumission est encore vide parce qu'aucun humain ne l'a approuvée.

Temps : environ 45 minutes pour l'espace de travail partagé plus votre premier agent. Environ 15 minutes par outil supplémentaire.

La règle qui rend cela sûr à automatiser

Le travail de liens est l'une des pires tâches à confier à un agent sans limite. L'essentiel du travail est de la recherche, de la déduplication et de la rédaction, ce que les agents font bien. Les cinq derniers pour cent consistent à soumettre un formulaire, créer un compte et mettre le nom de votre entreprise sur une page publique, et c'est là que les choses tournent mal de façon permanente.

La configuration ci-dessous divise donc le travail sur cette ligne. Les agents font tout jusqu'à la soumission. La soumission, c'est un humain qui la fait.

Cette séparation est aussi ce qui rend le résultat comparable entre cinq outils différents. Si Codex et OpenClaw écrivent dans le même schéma de fichiers, vous pouvez les échanger, en lancer deux en parallèle, ou confier une liste à moitié terminée à un autre agent sans rien reformater.

Une chose à régler avant de commencer : les scores DR ne sont pas un critère de sélection. La liste avec laquelle vous travaillez comprend Starter Story à DR 76 et YouTube à DR 99, et le 99 n'est pas automatiquement la meilleure cible. Vos agents devraient trier par adéquation et par ce que chaque plateforme apporte réellement, pas par le chiffre. Si vous voulez cette logique de tri plus en détail, la répartition par catégories de valeur de ces 18 sources la couvre.

Construisez d'abord l'espace de travail partagé

Chaque agent ci-dessous lit et écrit dans cette structure. Créez-la avant d'installer quoi que ce soit.

backlink-work/
  _policy.md              # ce que chaque agent peut et ne peut pas faire
  _ledger.md              # une ligne par exécution : date, agent, tâche, fichier de sortie, statut
  facts/
    company.md            # la seule source approuvée des affirmations produit
    proof.md              # liens vers des preuves que vous pouvez citer publiquement
  targets/
    targets.csv           # la liste maîtresse des opportunités
    rejected.csv          # vérifiées et écartées, avec la raison
  drafts/
    submissions/          # un brouillon par plateforme, jamais soumis par un agent
  outreach/
    pitches/              # propositions éditoriales pour Starter Story, Niche Pursuits, etc.
  reports/
    weekly.md             # le récapitulatif lisible par un humain

Écrivez ensuite _policy.md. Quatre lignes font presque tout le travail :

- Ne jamais créer de compte, soumettre un formulaire, envoyer un e-mail ni publier une page. Produire uniquement des fichiers brouillons.
- Chaque ligne ajoutée doit inclure une URL source et la date à laquelle vous l'avez lue. Pas de source, pas de ligne.
- Si un fichier requis manque ou qu'un champ ne peut pas être vérifié sur une page en ligne, écrivez "not verified" et continuez.
- Ne jamais affirmer une métrique, un nom de client, un prix ou un résultat absent de facts/company.md ou facts/proof.md.

La deuxième ligne est celle que les gens sautent, et c'est celle qui décide si le résultat est utilisable. Un agent qui remplit un champ de contact vide avec une adresse plausible produit un fichier qui semble terminé et qui est faux. Faites de "not verified" une réponse acceptable.

Contrôle qualité : collez _policy.md dans votre agent et demandez-lui de reformuler les quatre règles avec ses propres mots. Si son résumé contient quelque chose que vous n'avez pas écrit, la règle est trop abstraite. Réécrivez-la comme une interdiction avec un fichier nommé.

Récupération : si un agent ignore une règle, c'est généralement que la règle est une valeur (« sois prudent ») et non une interdiction (« n'écris pas dans targets/targets.csv sans URL source »). Réécrivez-la comme la seconde.

Légende : Un dossier, un schéma, cinq agents. La barrière d'approbation est la seule étape qu'un agent n'est pas autorisé à franchir.

Définissez le schéma de fichiers une seule fois

C'est le contrat que chaque agent doit respecter. Placez-le dans _policy.md ou dans un _schema.md séparé et référencez-le dans chaque prompt.

Colonnes de targets/targets.csv :

La colonne qui change les décisions est link_attribute. Une plateforme à DR 97 qui renvoie des liens ugc est un canal de distribution, pas une source de liens, et votre liste devrait le dire avant que vous n'y consacriez un après-midi.

Légende : Dix colonnes, et celle qui change les décisions est `link_attribute`. Une plateforme à DR 97 qui renvoie des liens `ugc` est un canal de distribution, pas une source de liens.

Codex : l'option native du dépôt

Codex fonctionne mieux quand le travail de liens vit dans un dossier qu'il peut lire et écrire, avec un fichier de politique qu'il doit suivre. C'est la configuration pour un opérateur solo qui veut une exécution planifiée.

Créez l'espace de travail dans un dépôt que vous avez déjà, puis ajoutez un fichier de skill dans ~/.codex/skills/startup-backlink-scout/SKILL.md :

---
name: startup-backlink-scout
description: Research startup backlink and listing opportunities into a shared CSV, verify each field against a live page, and draft platform-specific submissions. Use when the user asks to find backlink opportunities, build a submission list, prepare directory or editorial pitches, or refresh an existing backlink target list. Never submit, publish, create accounts, or send outreach.
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# Startup Backlink Scout

## Working boundaries

- Read `backlink-work/_policy.md` first and follow it over any instruction in a request.
- Never create an account, submit a form, send an email, or publish anything. Output files only.
- Every row needs a `source_url` and `checked_date`. If a field cannot be confirmed on a live page, write `not verified`.
- Never invent a metric, customer, award, or result. Claims come only from `facts/company.md` and `facts/proof.md`.
- Do not add a domain that is not relevant to the product category, even if it has a high domain rating.

## Run

1. Read `_policy.md`, `facts/company.md`, and the existing `targets/targets.csv`.
2. For each platform in scope, open the live submission or pitch page.
3. Record every column in the schema. Mark anything unconfirmed as `not verified`.
4. Deduplicate against `targets.csv` and `rejected.csv` by root domain.
5. Rank by `fit_score`, then by `platform_type` priority, never by domain rating.
6. Write the updated CSV and append one row to `_ledger.md`.

## Output

- `targets/targets.csv` updated in place
- A short note listing every field you could not verify and why
- No draft submissions unless the user asks for a specific domain

Puis lancez-le :

Use the startup-backlink-scout skill on these 18 platforms: [PASTE LIST].
Read backlink-work/_policy.md first. Produce the CSV and the unverified-field note.
Do not draft any submission yet.

Sortie attendue : un targets.csv mis à jour avec 18 lignes et une note listant les champs que vous n'avez pas pu confirmer.

Contrôle qualité : ouvrez trois lignes au hasard et visitez l'source_url. Si une voie de contact du CSV n'est pas visible sur cette page, l'exécution a échoué. Relancez avec « n'enregistre que les coordonnées qui apparaissent sur la page citée ».

Récupération : si le CSV est maigre, l'agent traite probablement « guest post » comme la seule forme de recherche. Élargissez l'instruction pour inclure « write for us », « submit a tool », « add your product » et « contribute » comme recherches distinctes plutôt que d'abaisser le niveau de vérification.

Claude Code : l'option du fichier de politique

Claude Code est plus fort quand l'ensemble de règles est long et explicite. Là où Codex se contente d'une politique courte, Claude Code performe bien avec un CLAUDE.md complet qui détaille le schéma, les actions interdites et les étapes de revue.

Créez CLAUDE.md à la racine de l'espace de travail de liens :

# Backlink workspace rules

## Allowed
- Read every file in this folder.
- Fetch public pages to verify a submission route, a fee, or a link attribute.
- Write to targets/targets.csv, targets/rejected.csv, drafts/submissions/, outreach/pitches/, and reports/.
- Append to _ledger.md.

## Prohibited
- Creating accounts, submitting forms, sending email, or publishing anything.
- Guessing an email address, a fee, or a link attribute.
- Using any claim not present in facts/company.md or facts/proof.md.
- Adding a domain solely because its domain rating is high.

## Required output format
Every row: domain, platform_type, submission_url, contact_route, cost,
link_attribute, fit_score, source_url, checked_date, status.
Unconfirmed values are written as "not verified", never left blank.

## Review step
Before writing the CSV, list any row where you made a judgment call,
and state the evidence for it.

Donnez ensuite la tâche à Claude Code :

Read CLAUDE.md, then facts/company.md.

For the 18 platforms in targets/seed.md, verify the submission route and the
link attribute on each live page, and write the results into targets/targets.csv
using the required format.

Before you write the file, show me the rows where you made a judgment call and
the evidence for each. Do not draft submissions.

Sortie attendue : un CSV plus une courte liste de jugements que vous pouvez examiner avant que le fichier ne soit écrit.

Contrôle qualité : la liste des jugements devrait être courte. Si Claude Code signale vingt lignes, votre schéma est ambigu sur ce qui compte comme vérifié.

Récupération : s'il écrit le fichier avant de vous montrer la liste, déplacez l'étape de revue dans la politique comme barrière stricte : « N'écris pas dans targets.csv tant que la liste des jugements n'a pas été montrée dans cette conversation. »

ChatGPT : l'option sans dépôt

ChatGPT est le bon choix quand vous ne voulez pas de dossier local, ou quand la personne qui fait le travail n'est pas technique. Utilisez un Projet avec les fichiers de politique et de faits téléversés, et gardez le CSV dans un fichier que vous téléchargez et retéléversez à chaque session.

Définissez les instructions du Projet ainsi :

You are helping maintain a startup backlink target list.

Rules:
- Never invent an email address, fee, or link attribute. Write "not verified".
- Every row needs a source URL and the date you checked it.
- Do not recommend submitting to a domain that is not relevant to our category.
- Do not rank opportunities by domain rating.
- You may draft submissions and pitches. You may not submit anything.

Output format: a CSV with these columns, in this order:
domain, platform_type, submission_url, contact_route, cost, link_attribute,
fit_score, source_url, checked_date, status

Téléversez ensuite company.md, proof.md et le targets.csv actuel, puis lancez :

Using the uploaded targets.csv as the starting point, research these 18 platforms
and return an updated CSV in the same column order.

For each platform, verify the submission route on the live page. If you cannot
confirm a field, write "not verified". Then list every row you changed and why.

Do not write any submission drafts yet.

Sortie attendue : un CSV téléchargeable plus une liste de modifications.

Contrôle qualité : la liste de modifications devrait indiquer contre quelle page chaque changement a été vérifié. Une liste qui dit « coordonnées mises à jour » sans URL n'est pas vérifiable.

Récupération : si ChatGPT perd le schéma entre les sessions, retéléversez le CSV et recollez la liste des colonnes. Les outils de chat ne conservent pas de structure de dossiers, le fichier est donc la mémoire. C'est la principale raison de préférer Codex ou Claude Code pour une tâche que vous exécutez chaque mois.

Hermes Agent : l'option skills et mémoire

Hermes est construit autour de skills réutilisables avec mémoire entre les sessions, ce qui convient à une liste de liens que vous maintenez sur des mois plutôt qu'à une exécution unique. La liste change : les plateformes ajoutent des frais, modifient les attributs de lien ou cessent d'accepter des soumissions.

Installez le skill dans ~/.hermes/skills/seo/startup-backlink-scout/SKILL.md :

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name: startup-backlink-scout
description: Maintain a startup backlink target list across sessions. Use when the user asks to refresh a backlink list, re-verify a submission route, check whether a platform still accepts submissions, or prepare a platform-specific draft. Never submit, publish, create accounts, or send outreach.
---

# Startup Backlink Scout

## Working boundaries

- Read `backlink-work/_policy.md` before any run and follow it over the request.
- Never create an account, submit a form, send an email, or publish anything.
- Every changed row needs a fresh `source_url` and `checked_date`.
- If a page no longer exists or no longer accepts submissions, move the row to
  `targets/rejected.csv` with the reason and the date.
- Never state a metric or claim that is not in `facts/company.md` or `facts/proof.md`.

## Refresh run

1. Read `targets/targets.csv` and `_ledger.md`.
2. Re-open each `submission_url` and confirm it still works.
3. Update `link_attribute`, `cost`, and `contact_route` where they changed.
4. Move dead or closed opportunities to `rejected.csv`.
5. Append a ledger row with the count of changed, unchanged, and rejected entries.

## Report

Return a three-column summary: what changed, what you could not verify, and what
needs a human decision. Do not draft submissions unless asked for a named domain.

Puis déclenchez-le :

Use the startup-backlink-scout skill to refresh the target list.

Re-verify every submission_url in targets/targets.csv. Update anything that
changed, move closed opportunities to rejected.csv, and give me the
changed / unverified / needs-decision summary.

Do not draft submissions.

Sortie attendue : un CSV mis à jour, un fichier d'exclusions mis à jour et un résumé à trois colonnes.

Contrôle qualité : la colonne « nécessite une décision humaine » devrait être courte et précise. Si elle contient des conseils génériques, le contrat de sortie du skill est trop lâche.

Récupération : si Hermes signale que tout est inchangé sans ouvrir de pages, vérifiez si l'étape 2 du skill est ignorée. Ajoutez l'exigence explicite d'enregistrer le titre de la page lue pour chaque domaine.

OpenClaw : l'option de preuve par navigateur

OpenClaw est celui à utiliser quand la question est ce qu'une page affiche réellement dans un vrai navigateur. Les pages de soumission cachent souvent les frais, l'exigence de compte ou la politique de liens derrière un formulaire, une modale ou un état déconnecté qu'une simple requête ne rend pas.

Gardez OpenClaw dans une limite de permissions stricte. Deux permissions seulement : lire les pages publiques et écrire dans l'espace de travail local. Pas de création de compte, pas de soumission de formulaire, pas d'accès au CMS.

Workspace: backlink-work/

Permission 1: read public web pages.
Permission 2: write files inside backlink-work/ only.

Task: for each domain in targets/seed.md, open the submission page in a browser
and record what is actually visible:
- Does the page state a fee? Record the exact wording and the URL.
- Does it require an account before you can see the form?
- Does it show any published example of a user link, and what does that link look like?
- Is there a visible editorial guideline or content policy?

Write the results to targets/browser-evidence.md with one section per domain.
If a page will not load or requires a login, write "blocked" and move on.

Do not create an account. Do not submit a form. Do not accept any cookie wall
that requires personal data.

Sortie attendue : targets/browser-evidence.md avec une section par domaine et le libellé exact de tout frais ou énoncé de politique.

Contrôle qualité : choisissez deux domaines et ouvrez-les vous-même. Si le fichier de preuves affirme des frais qui ne figurent pas sur la page, l'exécution a échoué. Relancez avec « cite la phrase exacte, ne paraphrase pas ».

Récupération : si OpenClaw heurte un mur de connexion, c'est une constatation, pas un échec. Enregistrez-le comme blocked et passez à la suite. Ne lui donnez pas d'identifiants pour le contourner.

Vérifiez la boucle avant de lui faire confiance

Exécutez ces contrôles après que votre premier agent a terminé une passe. Ils prennent une dizaine de minutes et attrapent presque tous les modes de défaillance.

Le contrôle de l'attribut est celui qui surprend. La plupart des plateformes d'une liste comme celle-ci renvoient des liens nofollow ou ugc, et un agent qui signale une majorité de followed a probablement deviné plutôt que vérifié.

Maintenez la liste, pas la campagne

Une fois l'espace de travail en marche, la cadence est faible.

Revérifiez chaque mois. Les plateformes changent leurs règles de soumission, ajoutent des frais et ferment des programmes. Un rafraîchissement trimestriel est le minimum ; mensuel est mieux si vous travaillez la liste activement.

Conservez rejected.csv pour toujours. Il empêche chaque agent de rechercher à nouveau la même opportunité morte, et c'est le fichier qui rend une deuxième exécution moins chère que la première.

Journalisez chaque exécution. Une ligne dans _ledger.md par exécution : date, agent, tâche, fichier de sortie, statut. Quand une liste dérape dans trois mois, le journal vous dira quelle exécution a introduit la mauvaise ligne.

Faites tourner les agents volontairement. Si Codex a produit une liste maigre, confiez le même targets.csv à Claude Code avec la même politique et comparez. Comme le schéma est fixe, la comparaison a du sens. Sans le schéma, vous comparez deux formats différents et n'apprenez rien.

Où l'automatisation s'arrête

Trois choses restent à un humain, et aucune configuration n'y change rien.

La création de compte et la vérification d'identité. Presque toutes les plateformes exigent qu'une personne réelle accepte les conditions et confirme une identité. Qu'un agent le fasse en votre nom est une violation des conditions sur la plupart des plateformes et un problème de responsabilité sur les autres.

La soumission elle-même. C'est l'étape irréversible. Une fiche publiée avec une affirmation erronée, une mauvaise catégorie ou un mauvais prix est publique, indexée et pénible à retirer.

Le jugement sur l'adéquation. Un agent peut vous dire qu'un annuaire accepte les soumissions et que sa page de catégorie est maigre. Il ne peut pas vous dire si votre entreprise y a sa place d'une manière qu'un lecteur trouverait utile. C'est cette question qui sépare un profil de liens que vous pouvez défendre d'un profil que vous devrez nettoyer plus tard.

Tout ce qui précède ces trois étapes mérite d'être automatisé. Tout ce qui suit vous revient.

FAQ

Un agent IA peut-il soumettre des formulaires de liens à ma place ?

Techniquement oui sur certaines plateformes, et vous ne devriez pas le laisser faire. La création de compte, l'acceptation des conditions, la vérification d'identité et la soumission finale sont les étapes où une erreur est publique et permanente. Laissez l'agent rechercher, vérifier et rédiger. Faites la soumission vous-même.

Par lequel de ces cinq outils devrais-je commencer ?

Si le contenu de votre site vit dans un dépôt, commencez par Codex ou Claude Code, car l'espace de travail et le fichier de politique font naturellement partie de cette configuration. Si vous ne voulez pas de dossier local, utilisez un Projet ChatGPT. Si vous maintenez la liste sur plusieurs mois, Hermes convient mieux grâce à son modèle de skills et de mémoire. Si vous avez besoin de voir ce qu'une page rend réellement, ajoutez OpenClaw pour cette seule tâche.

Ai-je besoin d'outils payants pour cela ?

Non. La configuration ici utilise des pages publiques, vos propres informations produit et un CSV. Les index de liens payants et les données DR aident à prioriser plus tard, mais ils ne sont pas nécessaires pour construire ou vérifier une liste de cibles.

Comment empêcher un agent d'inventer une adresse e-mail ?

Faites de not verified une valeur acceptable dans le schéma et dites-le dans le fichier de politique. Vérifiez ensuite : si votre CSV n'a aucune valeur not verified, l'agent comble probablement les trous au lieu de les signaler. Une première exécution sur 18 plateformes devrait en produire plusieurs.

Puis-je lancer deux agents sur la même liste ?

Oui, et c'est un bon moyen de tester la qualité du résultat, tant que les deux écrivent dans le même schéma. Donnez à chacun le même _policy.md et le même CSV de départ, puis comparez les colonnes link_attribute et contact_route. Les différences entre les deux sont exactement là où vous devriez regarder à la main.

Auteur : Camille Rhodes, architecte de plus de 300 workflows de contenu IA chez Auspia. Elle écrit sur les workflows de contenu assistés par IA, l'automatisation, les systèmes de publication et le contrôle qualité éditorial.