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面向 GEO（Generative Engine Optimization）工作流的开源 Skill 仓库。

Overview

面向 GEO（Generative Engine Optimization）工作流的开源 Skill 仓库。

README

Yao GEO Skills

面向 GEO（Generative Engine Optimization）工作流的开源 Skill 仓库。

英文说明文档：英文版 README

可视化导航页： index.html

说明：本仓库里的 GEO 指生成式引擎优化，不是地理信息或地图相关工具。

当前状态

当前仓库包含 21 个 GEO 相关 skill，覆盖战略诊断、页面技术、内容生产、知识资产、监测归因、研究拓词和 GEOFlow 运营。

分类	数量	代表场景
`geo-operations`	3	GEOFlow CLI 操作、模板映射、Laravel Blade 主题编辑
`geo-strategy`	2	GEO 全景诊断、30/60/90 天执行路线图
`geo-page-technical`	2	页面 GEO 诊断、GEO 友好页面蓝图
`geo-content-production`	6	标题、科普、对比、文章 AI 友好化、旧文改造、榜单评测
`geo-knowledge-assets`	2	品牌知识图谱、品牌知识库和事实卡
`geo-measurement`	5	GEO 归因追踪、AI 答案监测月报、DeepSeek 重复采样、豆包 App/Web 重复采样、ChatGPT AI Search 采样概率报告
`geo-research`	1	AI 搜索问题集、意图簇和监测 Prompt

每个正式 skill 至少包含：

SKILL.md：Agent 调用入口和执行边界
manifest.json：公开元信息
templates/brief-template.md：输入简报模板
evals/trigger_cases.json 与 evals/expected_artifacts.json：触发和产物校验
docs/skills/.md：适合 GitHub 用户阅读的说明页

可运行仓库校验：

python3 scripts/validate_repository.py

仓库定位与背景

yao-geo-skills 用来沉淀一批可复用、可验证、可开源分享的 GEO Skill。这里关注的不是零散 prompt，而是完整的执行资产：

有清晰边界的 SKILL.md
有稳定接口的 agents/interface.yaml
有参考方法、样例、脚本和 eval 的完整包
有公开可复用的示例输入、输出和截图

这个仓库适合沉淀以下类型的能力：

GEO 运营流程
GEO 效果追踪与归因
GEO 研究与证据扫描
GEO 相关的共享模板、schema、rubric 和交付规则

如果一句话概括，这个仓库的目标是：把 GEO 相关的重复工作，整理成团队可以长期复用的 Skill 包。

仓库特点

强调可复用：每个 skill 都应该能在相似任务里重复使用，而不是一次性 prompt。
强调可验证：仓库和 skill 都有结构校验，不鼓励“能跑就行”的散装内容。
强调边界：明确什么时候该用、什么时候不该用，避免 skill 泛化成空话。
强调开源安全：公开案例必须去隐私、去内网依赖、去私有系统绑定。
强调交付：不少 skill 不只输出文字，还会生成 HTML、DOCX 等可直接交付的产物。
强调方法沉淀：复杂方法会拆到 references/、scripts/、evals/ 中，而不是堆在一个超长 prompt 里。

适用范围

适合：

想复用 GEO 相关方法，而不是每次重写 prompt
想把 GEO 任务做成标准化 skill 包
想公开分享 GEO 工作流，同时控制质量和隐私
想沉淀可阅读、可验证、可演示的 GEO 样例

不适合：

只想存放一批零散 prompt
只想记录临时脑暴，不关心复用与维护
需要私有系统、私有文档、私有 API 才能运行的内容
与 GEO 无关的通用型 skill 仓库

仓库逻辑

本仓库的组织逻辑很简单：

一个 skill 解决一个明确工作。
skills/ 存技能包本体。
docs/skills/ 存更适合人读的说明页。
registry/skills.json 记录仓库内 skill 清单。
shared/ 存共享模板、schema、约定。
scripts/validate_repository.py 负责做仓库级结构校验。

对外展示时，这个仓库优先传达三件事：

这个 skill 是干什么的
这个 skill 怎么保证质量
这个 skill 有没有公开可看的示例

下载方式

下载整个仓库

方式 1：`git clone`

git clone https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills.git
cd yao-geo-skills

方式 2：GitHub 页面下载 ZIP

在 GitHub 仓库页面点击：

Code -> Download ZIP

只拉取某个 skill

方式 1：Sparse Checkout

git clone --filter=blob:none --no-checkout https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills.git
cd yao-geo-skills
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set skills/yao-geo-tracking docs/skills/yao-geo-tracking.md
git checkout main

方式 2：手动下载

直接打开对应 skill 目录，在 GitHub 页面按需下载文件：

Skills 导航

当前 catalog 按工作类型分成 operations / strategy / page-technical / content-production / knowledge-assets / measurement / research，方便快速判断一个 skill 是偏执行、偏战略诊断、偏页面技术、偏内容生产、偏知识资产、偏监测，还是偏研究。

`operations`

`strategy`

`page-technical`

`content-production`

`knowledge-assets`

`measurement`

`research`

目录导航

yao-geo-skills/
├── index.html
├── README.md
├── LICENSE
├── .github/
├── docs/
│   ├── README.en.md
│   ├── repository-design.md
│   ├── input-output-contract.md
│   ├── naming-conventions.md
│   ├── eval-policy.md
│   ├── publishing-rules.md
│   └── skills/
├── registry/
├── scripts/
├── shared/
└── skills/

常用目录说明：

skills/：Skill 包本体
docs/skills/：适合直接阅读的 skill 说明文档
registry/skills.json：仓库 skill 清单
scripts/validate_repository.py：仓库级校验脚本
docs/：仓库规则、契约、命名和发布说明

仓库文档

设计原则

一个 skill 只做一件明确的事
优先公开可验证资料，不鼓励事实型 skill 依赖未授权信息
输出既要人能读，也要机器能校验
公开示例必须去隐私、去内网依赖、去私有客户数据
eval 和结构检查是默认要求，不是可选项
与其堆提示词，不如沉淀长期可维护的技能包

贡献与发布流程

在 skills// 下新增或更新 skill。
在 docs/skills/ 下补充对应说明页。
在 registry/skills.json 中登记 skill。
运行仓库校验：

python3 scripts/validate_repository.py

自查 diff，确认没有私有数据、临时文件或错误示例。
提交并推送。
非小改动建议通过 PR 方式合并。

更细的发布规则见： docs/publishing-rules.md

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