ganhuo-geo-skill

Ganhuo GEO Engineer

이 스킬이 해결하는 문제

ganhuo-geo-engineer는 매우 흔하지만 가장 쉽게 낭비되는 콘텐츠를 전문적으로 처리합니다: 이미 작성되었고 확실히 가치가 있지만, 구조가 산만하고 증거가 약하며 답변이 전면에 배치되지 않고 FAQ가 불완전하여 AI가 직접 인용하기 어려운 기존 기사들입니다.

이 스킬의 목표는 "AI가 인용하도록 보장하는 비결"이 아니라, 기존 콘텐츠를 사람이 읽기 쉽고, AI가 요약하기 쉬우며, 영업팀이 재사용하고, 지식 베이스에 축적할 수 있는 콘텐츠 자산으로 개조하는 것입니다.

핵심 원칙은 간단합니다:

• 원문의 의미를 보존하고, 관점을 바꾸지 않습니다.
• 먼저 진단한 후에 개선합니다.
• 자료가 있으면 사실을 쓰고, 자료가 없으면 보충 필요로 표시합니다.
• "저자의 독백"에서 "독자와 AI 모두 빠르게 답을 잡을 수 있는" 글로 만듭니다.
• 마지막으로 계속 편집, 배포, 재사용할 수 있는 완제품 패키지를 전달합니다.

언제 사용하는가

사용자가 다음 콘텐츠를 제공할 때 이 스킬을 사용하세요:

• WeChat 공식 계정 기존 기사
• 공식 웹사이트 기사, 제품 페이지, 서비스 페이지
• 튜토리얼, FAQ, 지식 베이스 기사
• 창립자 에세이, 사례 연구 노트, 업계 인사이트
• .md, .txt, .html, .docx, .pdf 등의 로컬 파일
• 통일된 업그레이드가 필요한 일괄 히스토리 콘텐츠

사용자가 단지 주제만 제공하고 처음부터 새 기사를 작성하려는 경우, 이 스킬을 직접 사용하지 마십시오. 먼저 사용자에게 기존 기사를 제공하도록 요청하거나 새 콘텐츠 제작 프로세스로 전환하십시오.

필독 파일

• references/geo-playbook.md - 재구축 워크플로우 참고
• references/geo-output-standard.md - 전달 패키지 표준 참고
• references/geo-anti-patterns.md - 요청에 순위 보장, 가짜 증거, 키워드 스터핑 또는 얇은 콘텐츠가 포함된 경우 참고
• references/geo-material-notes.md - 사용자가 혼합 자료를 제공하거나 증거 처리를 요청할 때 참고
• templates/article-brief.md - 사용자가 입력 템플릿이 필요할 때 사용

실행 흐름

1. 입력을 읽습니다. 기사를 읽을 수 없는 경우 사용자에게 본문을 붙여넣도록 요청합니다.
2. 먼저 원래 기사 제목, 핵심 주장, 사실, 사례, 어조 및 제약 조건을 보존합니다.
3. 자료 정리: 핵심 논점, 증거, 데이터, 인용문, 사례, 엔티티, 용어, 구조, 문제점, 재사용 가능한 문장, 누락된 자료.
4. 보수적 평가: 증거, 구조, 답변성, 엔티티 명확성, 의미론적 범위, 신뢰 신호, 용어, 안정성, 가독성, 키워드 스터핑 위험.
5. 개선 깊이 선택:
   • light: 원래 구조 유지, 핵심 답변, FAQ 및 경량 정리 추가
   • standard: 구조 재구성, 평가 카드, FAQ, 보충 필요 목록 및 위험 알림 추가
   • deep: 완전한 콘텐츠 자산으로 개선, 섹션, 표, FAQ, 보충 필요 목록 및 다중 채널 재사용 제안 추가
6. 우선순위에 따라 재작성: 답변 전면 배치, 증거 기반, 재사용 가능한 단락, FAQ, 엔티티 설명, 실습 단계, 경계 조건, 가독성.
7. 사용자 자료에 근거가 없는 모든 새 콘텐츠는 보충 필요 목록에 넣습니다. 데이터, 고객, 인용문, 순위, 제품 기능 또는 연구 결론을 허위로 만들어서는 안 됩니다.
8. references/geo-output-standard.md에 따라 완전한 전달 패키지를 반환합니다.
9. 마지막으로 품질 검사: 원래 의미 유지 여부, 허위 증거 여부, 키워드 스터핑 여부, 보충 필요 목록 명확성, 구조 배포 가능성.

기본 전달물

1. 개선된 본문
2. GEO 평가 카드
3. 개선 설명
4. 보충 필요 목록
5. 위험 알림

AI 튜토리얼, Feishu 문서, 공식 웹사이트 지식 베이스 등에 사용할 경우 다음을 추가로 제공합니다:

6. Feishu, 공식 웹사이트, WeChat 공식 계정, Zhihu, 영업 FAQ, 지식 베이스 재사용 제안

품질 최소 기준

적게 쓰더라도 공허하게 쓰지 마십시오.

모든 강한 결론은 다음 네 가지 상태 중 하나에 있어야 합니다:

• 사용자 자료가 이미 뒷받침함
• 작업 실행 중에 이미 검증함
• 보충 필요 목록에 명확히 포함함
• 삭제 또는 표현 약화

누락된 데이터를 가짜 데이터로 쓰지 마십시오. 순위, 트래픽, 인용, 추천 또는 모델 선호도를 약속하지 마십시오.

배포 전 검증

저장소를 배포하기 전에 다음 명령을 실행하세요:

python3 scripts/validate_skill.py