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yuanyuanyuan430/ganhuo-geo-skill

專為中文內容團隊設計的 GEO/AEO Codex 技能,將舊文章、產品頁、教程和知識庫改造為易於 AI 搜索發現、理解、推薦和引用的內容資產

ganhuo-geo-skill 是什麼?

這個技能(ganhuo-geo-skill)專注於改造已有但結構鬆散、AI不易直接擷取的舊內容,提升其對 AI 搜索引擎的友善度。它遵循「先診斷、再改造」的原則,保留原文意圖與觀點,基於使用者提供的材料進行結構重組、答案前置、FAQ 補強與證據承載,並透過 GEO 評分卡、待補清單與風險提示確保改造成果可發布、可複用。支援多種檔案格式(md、txt、html、docx、pdf),並提供輕量、標準、深度三種改造深度,適用於公眾號文章、官網產品頁、教程、知識庫等場景。技能附帶四份參考文件(GEO 操作手冊、輸出標準、反模式清單、材料備註)與一份輸入模板,並在發布前透過 validate_skill.py 腳本進行品質驗證,確保不虛構證據、不承諾排名,是內容團隊進行 GEO 優化的實用工具。

相容平台~Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

Ganhuo GEO Engineer

這個 Skill 解決什麼問題

ganhuo-geo-engineer 專門處理一種很常見、也最容易被浪費的內容:已經寫過、確實有價值,但結構散、證據弱、答案不前置、FAQ 不完整、AI 很難直接擷取的舊文章。

它的目標不是「玄學保證被 AI 引用」,而是把舊內容改造成更容易被人讀懂、被 AI 摘要、被銷售複用、被知識庫沉澱的內容資產。

核心原則很簡單:

  • 保留原文意思,不改觀點;
  • 先診斷,再改造;
  • 有材料就寫實,沒有材料就標成待補;
  • 讓文章從「作者自說自話」變成「讀者和 AI 都能快速抓住答案」;
  • 最後交付一套能繼續編輯、發布、複用的成品包。

什麼時候使用

當使用者提供下面這些內容時,使用這個 Skill:

  • 公眾號舊文;
  • 官網文章、產品頁、服務頁;
  • 教程、FAQ、知識庫文章;
  • 創始人隨筆、案例筆記、行業觀察;
  • .md、.txt、.html、.docx、.pdf 等本地檔案;
  • 一批需要統一升級的歷史內容。

如果使用者只給了一個選題,想從零寫新文章,不要直接使用這個 Skill。應先讓使用者提供舊文,或者轉到新內容創作流程。

必讀檔案

  • references/geo-playbook.md for the rebuild workflow.
  • references/geo-output-standard.md for the delivery package.
  • references/geo-anti-patterns.md when the request includes ranking promises, fake proof, keyword stuffing, or thin content.
  • references/geo-material-notes.md when the user provides mixed materials or asks for evidence handling.
  • templates/article-brief.md when the user needs an input template.

執行流程

  1. 讀取輸入。如果文章無法讀取,要求使用者貼上正文。
  2. 先保留原文標題、核心觀點、事實、案例、語氣和限制條件。
  3. 盤點材料:核心論點、證據、數據、引語、案例、實體、術語、結構、問題、可複用句子、缺失材料。
  4. 保守打分:證據、結構、可回答性、實體清晰度、語義覆蓋、可信訊號、術語、穩定性、可讀性、堆詞風險。
  5. 選擇改造深度:
    • light:保留原結構,補核心答案、FAQ 和輕量清理;
    • standard:重構結構,補評分卡、FAQ、待補清單和風險提示;
    • deep:改造成完整內容資產,補章節、表格、FAQ、待補清單和多渠道複用建議。
  6. 按優先級改寫:答案前置、證據承載、可複用段落、FAQ、實體說明、實作步驟、邊界限制、可讀性。
  7. 凡是使用者材料裡沒有支撐的新增內容,都放入待補清單。不要編造數據、客戶、引語、排名、產品能力或研究結論。
  8. 按 references/geo-output-standard.md 返回完整交付包。
  9. 最後做品質檢查:原意是否保留,是否有虛構證據,是否堆詞,待補清單是否清楚,結構是否可以發布。

預設交付

  1. 改造後正文
  2. GEO 評分卡
  3. 改造說明
  4. 待補清單
  5. 風險提示

如果用於幹活 AI 教程、飛書文件、官網知識庫等場景,再補充:

  1. 飛書、官網、公眾號、知乎、銷售 FAQ、知識庫的複用建議

品質底線

寧可少寫,也不要空泛。

每一個強結論都必須處在下面四種狀態之一:

  • 使用者材料已經支撐;
  • 執行任務時已經核驗;
  • 明確放入待補清單;
  • 刪除或弱化表達。

永遠不要把缺失的數據寫成假數據。永遠不要承諾排名、流量、引用、推薦或模型偏好。

發布前校驗

倉庫發布前運行:

python3 scripts/validate_skill.py

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