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

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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:

  1. 一个 skill 解决一个明确工作。
  2. skills/ 存技能包本体。
  3. docs/skills/ 存更适合人读的说明页。
  4. registry/skills.json 记录仓库内 skill 清单。
  5. shared/ 存共享模板、schema、约定。
  6. 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

相关示例

仓库内已包含多组公开或合成示例,重点用于展示输入结构、方法链路、四格式交付和质量门:

  • yao-geo-tracking:海外公开公司示例 HubSpot、国内公开合成示例岭序商机云
  • yao-deepseek-crawler:蔚来新能源汽车 DeepSeek 网页端真实采样示例
  • yao-doubao-crawler:豆包网页端与 Android/Appium 移动端 fixture,用于离线报告验证
  • yao-chatgpt-crawler:豆包模型产品 ChatGPT Web Search 真实采样脱敏示例
  • yao-geo-panorama-audit:岭序商机云 GEO 全景诊断合成示例、HubSpot 国内 AI 平台测试示例
  • yao-geo-page-audit:示例云服页面 GEO 诊断合成示例、HubSpot 页面诊断示例
  • yao-geo-page-blueprint:页面蓝图示例和 HubSpot 中文页面蓝图示例
  • yao-geo-ranking-article-builder:榜单评测文章合成示例和 HubSpot 示例
  • yao-geo-comparison-builder:HubSpot 中文对比报告示例
  • yao-geo-content-refiner:HubSpot 旧文 GEO 改造示例
  • yao-geo-article-friendly:轻量文章 AI 友好化改造方法、评分与证据边界示例契约
  • yao-geo-explainer-builder:Acme Sleep 科普文章、真实数据核验和 kami 四格式报告示例
  • yao-geo-brand-graph:HubSpot 国内 AI 平台品牌图谱示例
  • yao-geo-knowledge-base-builder:HubSpot 品牌知识库示例
  • yao-geo-intent-miner:HubSpot 中文 AI 意图拓词示例
  • 示例输出形态:Markdown、HTML、Word、PDF、report_input.json、quality-report.json、截图或预览图(视 skill 类型而定)

这些示例的作用不是给出“真实经营结论”,而是展示:

  • 方法论如何落到结构化输入
  • Skill 如何把方法渲染成可视化交付物
  • 国内与海外 GEO 的监测逻辑有什么不同

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:

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

  1. 在 skills// 下新增或更新 skill。
  2. 在 docs/skills/ 下补充对应说明页。
  3. 在 registry/skills.json 中登记 skill。
  4. 运行仓库校验:
python3 scripts/validate_repository.py
  1. 自查 diff,确认没有私有数据、临时文件或错误示例。
  2. 提交并推送。
  3. 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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Рекомендуемые инструменты

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Установка

npx skillfish add yaojingang/yao-geo-skills