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Ganhuo GEO Engineer

Dieses Skill löst folgendes Problem

ganhuo-geo-engineer behandelt eine sehr häufige und am leichtesten verschwendete Art von Inhalten: alte Artikel, die bereits geschrieben wurden und tatsächlich wertvoll sind, aber eine schwache Struktur, schwache Belege, keine vorangestellten Antworten, unvollständige FAQs und für KI schwer direkt extrahierbar sind.

Das Ziel ist nicht eine „magische Garantie, von KI zitiert zu werden“, sondern alte Inhalte in Content-Assets umzuwandeln, die von Menschen leichter gelesen, von KI besser zusammengefasst, von Vertriebsteams wiederverwendet und in Wissensdatenbanken aufgenommen werden können.

Die Kernprinzipien sind einfach:

• Behalte die ursprüngliche Bedeutung bei, verändere keine Standpunkte;
• Zuerst diagnostizieren, dann transformieren;
• Wenn es Material gibt, schreibe konkret; wenn es kein Material gibt, markiere es als zu ergänzen;
• Mache aus einem „Autor, der mit sich selbst redet“ einen Artikel, bei dem Leser und KI schnell die Antwort finden;
• Liefere am Ende ein fertiges Paket, das weiterbearbeitet, veröffentlicht und wiederverwendet werden kann.

Wann verwenden

Verwende dieses Skill, wenn der Benutzer folgende Inhalte bereitstellt:

• Alte WeChat-Artikel (öffentliches Konto);
• Offizielle Webseitenartikel, Produktseiten, Dienstleistungsseiten;
• Tutorials, FAQs, Wissensdatenbankartikel;
• Gründer-Essays, Fallstudiennotizen, Branchenbeobachtungen;
• Lokale Dateien wie .md, .txt, .html, .docx, .pdf;
• Eine Reihe historischer Inhalte, die einheitlich verbessert werden müssen.

Wenn der Benutzer nur ein Thema vorgibt und einen neuen Artikel von Grund auf schreiben möchte, verwende dieses Skill nicht direkt. Bitte den Benutzer zuerst um einen alten Artikel oder leite zum Workflow für neue Inhalte über.

Pflichtlektüre

• references/geo-playbook.md für den Rebuild-Workflow.
• references/geo-output-standard.md für das Lieferpaket.
• references/geo-anti-patterns.md wenn die Anfrage Ranking-Versprechen, gefälschte Beweise, Keyword-Stuffing oder dünne Inhalte enthält.
• references/geo-material-notes.md wenn der Benutzer gemischte Materialien bereitstellt oder nach der Handhabung von Beweisen fragt.
• templates/article-brief.md wenn der Benutzer eine Eingabevorlage benötigt.

Ausführungsablauf

1. Lies die Eingabe. Wenn der Artikel nicht gelesen werden kann, bitte den Benutzer, den Text einzufügen.
2. Behalte zuerst den Originaltitel, die Kernargumente, Fakten, Fälle, den Ton und die Einschränkungen bei.
3. Bestandsaufnahme des Materials: Kernargumente, Beweise, Daten, Zitate, Fälle, Entitäten, Begriffe, Struktur, Probleme, wiederverwendbare Sätze, fehlendes Material.
4. Konservative Bewertung: Beweise, Struktur, Antwortfähigkeit, Klarheit der Entitäten, semantische Abdeckung, Vertrauenssignale, Terminologie, Stabilität, Lesbarkeit, Wortwiederholungsrisiko.
5. Wähle die Transformationstiefe:
   • leicht: Behalte die ursprüngliche Struktur, ergänze Kernantworten, FAQ und leichte Bereinigung;
   • standard: Struktur umbauen, Bewertungskarte, FAQ, Liste der zu ergänzenden Punkte und Risikohinweise ergänzen;
   • tief: In ein vollständiges Content-Asset umwandeln, Kapitel, Tabellen, FAQ, Liste der zu ergänzenden Punkte und Vorschläge für die Mehrkanal-Nutzung ergänzen.
6. Schreibe nach Priorität um: Antworten voranstellen, Beweise untermauern, wiederverwendbare Absätze, FAQ, Entitätserklärungen, praktische Schritte, Grenzen der Bedingungen, Lesbarkeit.
7. Alle neuen Inhalte, die nicht durch das Benutzermaterial gestützt werden, kommen in die Liste der zu ergänzenden Punkte. Keine Daten, Kunden, Zitate, Rankings, Produktfähigkeiten oder Forschungsergebnisse erfinden.
8. Gib das vollständige Lieferpaket gemäß references/geo-output-standard.md zurück.
9. Führe abschließend eine Qualitätskontrolle durch: Wurde die ursprüngliche Bedeutung beibehalten? Gibt es erfundene Beweise? Gibt es Keyword-Stuffing? Ist die Liste der zu ergänzenden Punkte klar? Ist die Struktur veröffentlichungsreif?

Standard-Lieferung

1. Überarbeiteter Haupttext
2. GEO-Bewertungskarte
3. Transformationsbericht
4. Liste der zu ergänzenden Punkte
5. Risikohinweise

Für Szenarien wie praktische KI-Tutorials, Lark-Dokumente, offizielle Wissensdatenbanken usw. zusätzlich ergänzen:

6. Nutzungsvorschläge für Lark, offizielle Webseite, WeChat-Konto, Zhihu, Vertriebs-FAQ, Wissensdatenbank

Qualitätsuntergrenze

Lieber weniger schreiben als vage sein.

Jede starke Schlussfolgerung muss sich in einem der folgenden vier Zustände befinden:

• bereits durch Benutzermaterial gestützt;
• während der Aufgabenausführung bereits verifiziert;
• explizit in die Liste der zu ergänzenden Punkte aufgenommen;
• gelöscht oder abgeschwächt.

Erfinde niemals fehlende Daten als echte Daten. Versprich niemals Rankings, Traffic, Zitate, Empfehlungen oder Modellpräferenzen.

Vor der Veröffentlichung prüfen

Vor der Veröffentlichung des Repos ausführen:

python3 scripts/validate_skill.py