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Varnan-Tech/opendirectory

LLM이 귀하의 브랜드를 경쟁사보다 얼마나 자주 추천하는지 감사하고 GEO 실행 계획을 생성합니다.

opendirectory란 무엇인가요?

이 스킬은 브랜드의 생성형 엔진 최적화(GEO) 점유율을 감사하고, LLM(대규모 언어 모델) 프롬프트에서 브랜드가 추천되지 않는 구체적인 상황과 그 이유를 파악하며, 경쟁사가 추천되는 언어 패턴과 인용 도메인 갭을 분석합니다. 최종적으로 우선순위가 매겨진 GEO 실행 계획(🔴 중요, 🟡 높은 우선순위, 🟢 성장 전략)을 제공하여 브랜드의 LLM 가시성을 개선합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 API 키를 지원하는 모든 개발 플랫폼에서 사용할 수 있으며, OpenAI, Anthropic, Google, Perplexity 등 최소 2개의 LLM API 키가 필요합니다. 파이프라인은 LLM 프로빙, 결과 분석, 보고서 생성의 세 단계로 구성되며, 최종 산출물은 `report/geo_audit_report.md` 형식의 GEO 감사 보고서입니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/geo-gap-fixer
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문서

GEO 갭 픽서

LLM 브랜드 가시성을 감사하고 갭을 구체적인 GEO 콘텐츠 실행 계획으로 전환하는 에이전트 스킬입니다.

사용 시기

사용자가 생성형 엔진 최적화(GEO) 점유율을 감사하여 어떤 LLM 프롬프트에서 브랜드가 패배하는지, 경쟁사가 대신 추천되는 이유를 이해하고, 구체적인 콘텐츠 수정 계획을 얻고자 할 때 이 스킬을 사용합니다.

이 스킬을 사용하지 말아야 할 경우: 일반 SEO 감사, 유료 광고 최적화, 지속적인 소셜 미디어 모니터링. 이는 특정 시점의 LLM 가시성 감사입니다.

1단계: 입력

감사를 실행하려면 사용자가 API 키와 설정 파일을 제공해야 합니다. 다음이 설정되어 있는지 확인하세요.

  1. API 키: 최소 2개의 키가 환경 변수 또는 .env 파일에 설정되어 있어야 합니다(OPENAI_API_KEY, ANTHROPIC_API_KEY, GOOGLE_API_KEY, PERPLEXITY_API_KEY).
  2. 종속성: pip install openai anthropic google-genai
  3. 설정 파일: config.json(config.example.json에서 복사)에 다음이 포함되어야 합니다.
    • brand_name (문자열, 필수)
    • competitors (문자열 목록, 필수, 1-10개 항목)
    • category (문자열, 필수)
    • buyer_intent_prompts (문자열 목록, 선택 사항. 비어 있으면 20개의 프롬프트가 자동 생성됨)
    • target_llms (문자열 목록, 선택 사항)
    • website_url (문자열, 선택 사항)

2단계: 실행 파이프라인

다음 스크립트를 순서대로 실행하세요. 스크립트가 실패하면 중단하고 설명을 요청하세요.

  1. python scripts/probe_llms.py (선택 사항: API 호출 없이 설정을 테스트하려면 --dry-run 추가)

    • 구매 의도 프롬프트를 설정된 LLM API로 전송합니다.
    • 응답을 data/raw_responses.json에 저장합니다.

  2. python scripts/analyze_results.py

    • 브랜드 언급, 순위, 감정 및 인용 도메인에 대한 원시 응답을 분석합니다.
    • 구조화된 분석을 data/analysis.json에 저장합니다.

  3. python scripts/build_report.py

    • 최종 5개 섹션으로 구성된 GEO 감사 보고서를 작성합니다.
    • report/geo_audit_report.md 및 report/geo_audit_report.json에 저장합니다.

3단계: 출력 및 해석

주요 출력은 report/geo_audit_report.md입니다. 해당 결과를 사용자에게 제시하세요.

해석해야 할 주요 섹션:

  1. 점유율 표: 언급률이 30% 미만이면 심각합니다. 언급률은 브랜드가 추천된 프롬프트의 백분율입니다.
  2. 프롬프트 수준 손실 로그: 브랜드가 패배한 정확한 프롬프트와 승리한 경쟁사입니다.
  3. 경쟁사 언어 패턴: LLM이 경쟁사에 대해 사용하는 특정 형용사입니다.
  4. 인용 갭 목록: LLM이 인용하지만 브랜드가 누락된 도메인입니다.
  5. GEO 실행 계획: 우선순위가 지정된 수정 사항(🔴 중요, 🟡 높은 우선순위, 🟢 성장 전략)입니다.

감사에서 식별된 갭을 해결하기 위한 구체적인 단계가 포함된 GEO 실행 계획을 먼저 사용자에게 안내하세요.

4단계: 오류 처리

파이프라인 실행 중 문제가 발생하면 다음 규칙을 따르세요.

조건에이전트 조치
config.json 누락사용자에게 config.example.json을 복사하여 작성하도록 안내합니다.
설정의 JSON 형식 오류구문 분석 오류 위치를 사용자에게 알리고 수정을 요청합니다.
필수 필드 누락정확히 누락된 필드(brand_name, competitors, category)를 나열합니다.
API 키 미설정사용자에게 지원되는 4개의 API 키 중 최소 2개를 내보내도록 요청합니다.
1개의 API 키만 설정결과의 신뢰성이 낮다는 점을 경고하지만 실행을 진행합니다.
일시적 API 오류스크립트가 자동으로 재시도합니다. 완전히 실패하면 해당 제공자를 건너뜁니다.
지속적 API 오류스크립트가 제공자를 정상적으로 건너뜁니다. 파이프라인을 계속 진행합니다.
응답 없음스크립트가 0이 아닌 종료 코드로 종료됩니다. 사용자에게 API 키 또는 설정을 확인하도록 안내합니다.
상위 데이터 파일 누락파이프라인에서 이전 스크립트를 다시 실행합니다(예: 분석 전 프로브).

명심해야 할 제한 사항:

  • 이는 특정 시점의 감사이며, 백그라운드 모니터가 아닙니다.
  • 감정 분석은 키워드 근접성을 사용하며, 심층 NLP가 아닙니다.
  • 각 실행 시 API 비용이 발생합니다(일반적으로 ~$0.50–$2.00).

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

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World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

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Use when the user asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

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Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

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Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

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Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

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Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

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Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

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Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

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Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

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Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

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Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

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Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

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Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

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Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

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SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

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Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

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Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

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Creates professionally designed B2B SaaS e-books in HTML + CSS, exported as print-ready PDF. 3–10 pages, 9 style presets, 11 page layout types. Trigger when user says "create an ebook", "design a lead magnet", "make a PDF guide", "build a gated content piece", "write a B2B ebook", "design a white paper", "create a nurture asset", or "make a PDF report".

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Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

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