GEO Gap Fixer
代理技能，用於稽核 LLM 品牌能見度，並將差距轉化為具體的 GEO 內容行動計畫。
使用時機
當使用者想要稽核其生成式引擎優化（GEO）的聲量佔有率，以了解他們的品牌在哪個 LLM 提示中失利、為何競爭對手會被推薦，並取得具體的內容修正計畫時，請使用此技能。
請勿將此技能用於：一般 SEO 審計、付費廣告優化或持續的社群媒體監控。這是一次性的 LLM 能見度稽核。
步驟 1：輸入
要執行稽核，使用者必須提供 API 金鑰和設定檔。請確保以下項目已設定完畢：
- API 金鑰：至少需在環境變數或
.env檔案中設定 4 個金鑰中的 2 個（OPENAI_API_KEY、ANTHROPIC_API_KEY、GOOGLE_API_KEY、PERPLEXITY_API_KEY）。 - 相依套件：
pip install openai anthropic google-genai - 設定檔：
config.json（從config.example.json複製而來）必須包含：brand_name（字串，必填）competitors（字串列表，必填，1-10 個條目）category（字串，必填）buyer_intent_prompts（字串列表，選填。若為空，將自動產生 20 個提示）target_llms（字串列表，選填）website_url（字串，選填）
步驟 2：執行管線
請依序執行下列腳本。若有任何腳本執行失敗，應中止並向使用者釐清問題。
-
python scripts/probe_llms.py（可選：附加--dry-run以測試設定而不實際呼叫 API）- 將買家意圖提示發送至設定的 LLM API。
- 將回應儲存至
data/raw_responses.json。
-
python scripts/analyze_results.py- 分析原始回應，檢查品牌提及、排名、情感傾向及引用的網域。
- 將結構化分析結果儲存至
data/analysis.json。
-
python scripts/build_report.py- 組裝最終的 5 個章節 GEO 審計報告。
- 儲存至
report/geo_audit_report.md和report/geo_audit_report.json。
步驟 3：輸出與解讀
主要輸出為 report/geo_audit_report.md。請將其發現呈現給使用者。
需解讀的關鍵章節：
- 聲量佔有率表：提及率低於 30% 即為嚴重問題。提及率指的是品牌在提示中被推薦的百分比。
- 提示層級損失紀錄：列出品牌在哪個提示中失利，以及輸給了誰。
- 競爭對手語言模式：LLM 用於描述競爭對手的特定形容詞。
- 引用差距清單：LLM 引用的網域，但品牌卻未在其中出現。
- GEO 行動計畫：按優先順序排列的修正項目（🔴 嚴重、🟡 高優先、🟢 成長機會）。
請先引導使用者查看 GEO 行動計畫，因為其中包含修復稽核所發現差距的具體步驟。
步驟 4：錯誤處理
若在執行管線時遇到問題，請遵循下列規則：
| 條件 | 代理行動 |
|---|---|
缺少 config.json | 告知使用者複製 config.example.json 並填寫內容。 |
| 設定檔 JSON 格式無效 | 通知使用者解析錯誤的位置，並要求修正。 |
| 缺少必要欄位 | 列出確切缺少的欄位（brand_name、competitors、category）。 |
| 未設定 API 金鑰 | 要求使用者至少匯出 4 個支援的 API 金鑰中的 2 個。 |
| 僅有 1 個 API 金鑰 | 警告使用者結果較不可靠，但仍繼續執行。 |
| 暫時性 API 失敗 | 腳本會自動重試。若完全失敗，則跳過該提供者。 |
| 持續性 API 失敗 | 腳本會優雅地跳過該提供者。繼續執行管線。 |
| 零回應 | 腳本以非零狀態碼結束。通知使用者檢查 API 金鑰或設定。 |
| 缺少上游資料檔案 | 重新執行管線中前面的腳本（例如在分析前先執行探查）。 |
需牢記的限制：
- 這是一次性的稽核，非背景監控工具。
- 情感分析使用關鍵字鄰近度，而非深度 NLP。
- 每次執行都會產生 API 費用（通常約 $0.50–$2.00 USD）。