AuditLume-Bibliothek
Machen Sie aus automatischen Beobachtungen konkrete, sorgfältige Prüfungen. Die Leitfäden erklären, was der Scanner sieht, wo menschliches Urteil nötig ist und welcher nächste Schritt sinnvoll ist.
Erfahren Sie, wie Titel, Identität, Kontaktwege und transparente Aussagen fundierte Entscheidungen erleichtern.
Vergleichen Sie Seitentitel und Einstiegsversprechen mit dem tatsächlichen Angebot. Besuchende sollten den Herausgeber erkennen, einen passenden Kontaktweg finden und den nächsten Schritt verstehen, ohne unklare Aussagen deuten zu müssen.
Nutzen Sie automatische Signale als Einstieg und ergänzen Sie Tastaturtests sowie eine menschliche Inhaltsprüfung.
AuditLume untersucht deklarierte Sprache, Alternativtexte, Formularbeschriftungen, Viewport, H1-Anzahl und ein einfaches Überschriftensignal im initialen HTML. Damit werden Auslassungen sichtbar; die Nutzbarkeit für alle Menschen oder Hilfsmittel lässt sich daraus nicht ableiten.
Trennen Sie erkennbare Links und Tracker-Signale von rechtlichen Entscheidungen, die Kontext und Fachprüfung brauchen.
Der Scanner sucht auf der initialen Seite nach einem sichtbaren Datenschutzhinweis und bekannten Tracker-Mustern. Fehlt ein übliches Einwilligungssignal, kann er darauf hinweisen. Rechtsgrundlage, spätere Netzwerkanfragen oder die Eignung eines Richtlinientextes kann er nicht bewerten.
Verstehen Sie HSTS, CSP und weitere Header als sichtbare Schutzschichten, nicht als Beleg für eine sichere Website.
AuditLume liest die Header der letzten öffentlichen Antwort. Bei HTTPS prüft es HSTS und sucht nach Content-Security-Policy, X-Content-Type-Options und Referrer-Policy. Diese Header können bestimmte Browserrisiken mindern; sie schließen Schwachstellen nicht aus und ihr Fehlen beweist keinen Angriff.
Prüfen Sie Titel, Beschreibung und Hauptüberschrift, damit Menschen und Suchsysteme jede Seite leichter verstehen.
Die automatische Prüfung erfasst einen ausreichend aussagekräftigen Titel, eine Meta-Beschreibung und die Anzahl der H1-Elemente im initialen HTML. Das sind Diagnosehinweise, keine Rankingregeln. Nützliche Inhalte, Crawling und Indexierung hängen von weit mehr Faktoren ab.