ganhuo-geo-engineer

Ganhuo GEO Engineer

这个 Skill 解决什么问题

ganhuo-geo-engineer 专门处理一种很常见、也最容易被浪费的内容：已经写过、确实有价值，但结构散、证据弱、答案不前置、FAQ 不完整、AI 很难直接摘取的旧文章。

它的目标不是“玄学保证被 AI 引用”，而是把旧内容改造成更容易被人读懂、被 AI 摘要、被销售复用、被知识库沉淀的内容资产。

核心原则很简单：

• 保留原文意思，不改观点；
• 先诊断，再改造；
• 有材料就写实，没有材料就标成待补；
• 让文章从“作者自说自话”变成“读者和 AI 都能快速抓住答案”；
• 最后交付一套能继续编辑、发布、复用的成品包。

什么时候使用

当用户提供下面这些内容时，使用这个 Skill：

• 公众号旧文；
• 官网文章、产品页、服务页；
• 教程、FAQ、知识库文章；
• 创始人随笔、案例笔记、行业观察；
• .md、.txt、.html、.docx、.pdf 等本地文件；
• 一批需要统一升级的历史内容。

如果用户只给了一个选题，想从零写新文章，不要直接使用这个 Skill。应先让用户提供旧文，或者转到新内容创作流程。

必读文件

• 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.

执行流程

1. 读取输入。如果文章无法读取，要求用户粘贴正文。
2. 先保留原文标题、核心观点、事实、案例、语气和限制条件。
3. 盘点材料：核心论点、证据、数据、引语、案例、实体、术语、结构、问题、可复用句子、缺失材料。
4. 保守打分：证据、结构、可回答性、实体清晰度、语义覆盖、可信信号、术语、稳定性、可读性、堆词风险。
5. 选择改造深度：
   • light：保留原结构，补核心答案、FAQ 和轻量清理；
   • standard：重构结构，补评分卡、FAQ、待补清单和风险提示；
   • deep：改造成完整内容资产，补章节、表格、FAQ、待补清单和多渠道复用建议。
6. 按优先级改写：答案前置、证据承载、可复用段落、FAQ、实体说明、实操步骤、边界限制、可读性。
7. 凡是用户材料里没有支撑的新增内容，都放入待补清单。不要编造数据、客户、引语、排名、产品能力或研究结论。
8. 按 references/geo-output-standard.md 返回完整交付包。
9. 最后做质量检查：原意是否保留，是否有虚构证据，是否堆词，待补清单是否清楚，结构是否可以发布。

默认交付

1. 改造后正文
2. GEO 评分卡
3. 改造说明
4. 待补清单
5. 风险提示

如果用于干活 AI 教程、飞书文档、官网知识库等场景，再补充：

1. 飞书、官网、公众号、知乎、销售 FAQ、知识库的复用建议

质量底线

宁可少写，也不要空泛。

每一个强结论都必须处在下面四种状态之一：

• 用户材料已经支撑；
• 执行任务时已经核验；
• 明确放入待补清单；
• 删除或弱化表达。

永远不要把缺失的数据写成假数据。永远不要承诺排名、流量、引用、推荐或模型偏好。

发布前校验

仓库发布前运行：

python3 scripts/validate_skill.py