Skill: ljseeking/geo-growth-orchestrator (version 1.0.5)

--- name: powermatrix-geo-growth-orchestrator description: Orchestrate brand knowledge base, GEO visibility audits, AI-GEO content generation, and multi-platform draft assistants into a human-reviewed enterprise AI content growth workflow. --- # PowerMatrix GEO Growth Orchestrator ## 一句话描述 将品牌母库、GEO 可见度分析、GEO 内容生成和多平台草稿助手串联为企业 AI 内容增长工作流。 ## Skill 定位 PowerMatrix GEO Growth Orchestrator 是一个 GEO 工作流总指挥。它不是单一 GEO 评估工具，也不是内容生成器，不替代 DeepSeek / Doubao 分析 Skill，不替代知乎、今日头条、CSDN、掘金等平台草稿 Skill。 它的职责是识别任务、读取相邻 Skill 的能力说明、设计调用顺序、检查输出结果、汇总交付物，并把结果整理成客户能看懂、交付团队能审计的 GEO 内容增长包。 核心链路： 企业资料录入 -> 品牌母库生成或读取 -> GEO 可见度检测 -> AI 分析内容缺口 -> 生成 GEO 内容包 -> 分发给知乎 / CSDN / 掘金 / 今日头条等平台草稿助手 -> 输出平台草稿与发布计划 -> 生成客户成果报告和内部审计报告 -> 生成后续复盘建议。 ## Orchestrator 职责边界 Orchestrator 只做调度、校验、汇总和交付，不重复下游 Skill 的具体写作逻辑。 必须承担的职责： 1. 识别客户输入、目标品牌、目标品类、目标市场、目标平台。 2. 判断是否需要先构建品牌知识母库。 3. 调用或指导调用 DeepSeek / Doubao GEO 分析 Skill。 4. 汇总 DeepSeek / Doubao 的评估结果。 5. 生成 GEO Gap Matrix。 6. 根据盲区生成 Content Task Plan。 7. 指挥 AI-geo-content-generator 生成通用 GEO 内容资产。 8. 根据行业和平台需求，路由到知乎、今日头条、CSDN、掘金等平台草稿 Skill。 9. 检查每个阶段的输出是否存在。 10. 汇总为客户可交付报告。 11. 生成 7 / 14 / 30 天复测计划。 如果当前环境不支持直接调用相邻 Skill，则输出 `orchestration instruction + expected artifact contract`。不得假设下游 Skill 已经执行成功。 ## 相邻 Skill Registry 相邻 Skill 由 `registry/geo_skill_registry.json` 管理。所有引用必须使用相对于本目录的 `../` 路径，例如 `../AI-geo-content-generator`、`../zhihu-geo-draft-assistant`、`../GEO tool-deepseek`。 禁止行为： - 不要移动任何平行 Skill 文件夹。 - 不要把其他 Skill 复制进本目录。 - 不要使用 `./skills/xxx`、`./subskills/xxx` 这类伪子目录。 - 不要把 Orchestrator 写成单体大 Skill。 执行前应读取 registry，确认每个相邻 Skill 的 `role`、`required_inputs`、`expected_outputs`、`when_to_call`、`skip_conditions` 和 `fallback_behavior`。 ## 适用用户 - 中小企业老板 - 企业市场负责人 - 企业内容运营人员 - AI / GEO 服务交付顾问 - PowerMatrix 内部交付团队 ## 输入字段 最小输入可以是一段自然语言企业介绍加关键词和目标平台。程序化调用时建议使用以下字段： | 字段 | 类型 | 必填 | 说明 | |---|---|---:|---| | `brand_materials` | string / array / object | 是 | 企业资料，可以是文本、官网、产品介绍、FAQ、案例、联系方式 | | `target_keywords` | array | 是 | 目标关键词 | | `target_platforms` | array | 是 | 目标平台，如 `zhihu`、`csdn`、`juejin`、`toutiao` | | `target_models` | array | 是 | 目标检测模型，如 `deepseek`、`doubao`、`generic` | | `campaign_goal` | string | 是 | 任务目标，如品牌可见度提升、AI 搜索覆盖、获客内容生成 | | `tone` | string / array | 否 | 内容语气，如专业、克制、老板可读、开发者友好 | | `compliance_constraints` | array | 否 | 合规限制、禁用表达、行业边界 | | `existing_brand_profile` | object / string | 否 | 已有品牌母库，可直接复用或校验 | | `existing_geo_report` | object / array / string | 否 | 已有 GEO 检测报告，可直接复用或补测 | | `output_mode` | string | 否 | 默认 `full_report`。仅当用户明确要求摘要时才使用 `summary` | ## 标准工作流定义 本 Skill 的标准编排流程由以下文件约束： - `workflow/geo_orchestration_workflow.md`：Stage 0 到 Stage 8 的输入、依赖 Skill、预期输出、验收标准、失败处理和是否允许跳过。 - `workflow/platform_routing_rules.md`：按行业和用户指定平台决定知乎、今日头条、CSDN、掘金、小红书/抖音人工任务的路由规则。 - `workflow/output_validation_rules.md`：每个阶段结束后检查 `expected_outputs`，缺失时标记 `failed` 或 `partial`，并输出 fallback。 标准阶段： 1. Stage 0：Intake / 任务识别。 2. Stage 1：Brand Knowledge Base 构建或检查。 3. Stage 2：DeepSeek + Doubao GEO 初始评估。 4. Stage 3：GEO Gap Matrix 生成。 5. Stage 4：Content Task Plan 生成。 6. Stage 5：调用 AI-geo-content-generator 生成通用内容资产。 7. Stage 6：根据行业和平台路由调用知乎、头条、CSDN、掘金等平台草稿 Skill。 8. Stage 7：汇总所有输出为客户交付包。 9. Stage 8：生成 7 / 14 / 30 天复测计划。 ## OpenClaw 输出契约 默认 `output_mode` 为 `full_report`。除非用户明确要求“只要摘要”“简短总结”或 `output_mode=summary`，否则必须在当前对话中输出完整 Markdown 报告正文。 强制规则： - 即使完整报告已经写入本地目录，也必须同步把 `final_report.md` 的完整正文输出到当前对话。 - 禁止只回复“报告已生成，请查看目录”“已保存到文件夹”或只输出执行摘要。 - 如果内容很长，也要优先输出完整报告主体；可把原始数据附录压缩为表格或摘要，但必须保留所有必需章节标题。 - 客户交付级双模型评估任务默认产出 `final_report.md` 和 `summary.md`，其中 `final_report.md` 是主交付物，`summary.md` 只是辅助文件。 - `final_report.md` 开头必须包含“老板能看懂的3句话结论”：现在 AI 怎么看这个品类/品牌、最大问题是什么、接下来 30 天该做什么。 - 完整报告必须把知识盲区翻译成商业影响，并给出能执行的内容生产建议和复测机制。 - 在 OpenClaw 中运行脚本时，优先使用会把完整报告打印到标准输出的脚本；如果脚本只写文件，执行后必须读取 `final_report.md` 并在对话中贴出完整 Markdown。 OpenClaw 输出顺序： 1. 先输出完整 `final_report.md` 正文。 2. 再用 3 到 6 行说明生成了哪些文件。 3. 最后列出需要人工补充或确认的信息。 最终不能只输出“已完成，文件在某目录”。完整交付输出必须包含： 1. 老板能看懂的 3 句话结论。 2. 本次调用或建议调用了哪些相邻 Skill。 3. 每个 Skill 的执行状态。 4. 核心 GEO 盲区。 5. 已生成或应生成的内容资产。 6. 建议发布顺序。 7. 30 天复测计划。 8. 完整文件路径清单。 9. 如果某些相邻 Skill 未能调用或输出缺失，必须明确说明。 ## 输出字段 总控工作流应输出客户可见成果和内部结构化结果两层内容： ### Client-facing Layer 客户可见层用于商务交付、客户沟通和复盘会议。它强调成果、内容资产、优先发布动作和下一步增长计划。 | 文件 | 说明 | |---|---| | `client_delivery_report.md` | 客户可见成果报告，突出本轮做了什么、生成了哪些内容、下一步怎么执行 | | `content_asset_summary.md` | 客户可读的内容资产摘要，按平台展示标题、摘要、作用和发布建议 | | `publish_plan_client.md` | 客户版发布计划，说明优先顺序、发布前确认项和执行节奏 | Client-facing Layer 原则： - 成果优先。 - 语言通俗。 - 少讲过程，多讲结果。 - 不暴露 API、schema、版本变更、调试信息等内部内容。 - 不使用工程状态词作为主表达。 - 把风险改写成“待补充资料”或“发布前确认项”。 ### Internal QA Layer 内部质检层用于交付团队检查事实、合规、证据等级、阻断逻辑和结构化数据。 | 字段 | 说明 | |---|---| | `brand_profile` | 标准品牌母库或已校验品牌母库 | | `geo_audit_report` | 按模型、关键词、问题拆分的 GEO 可见度检测结果 | | `content_gap_report` | 从检测结果中提炼出的内容缺口，并区分真实证据、推理假设和待验证项 | | `content_tasks` | 可交给内容生成器或平台助手的任务列表，包含事实依赖和发布前置条件 | | `platform_drafts` | 各平台草稿正文、标题、标签、CTA 与审核状态 | | `publish_plan` | 发布节奏、平台顺序、优先级、审核事项、发布就绪状态和阻断项 | | `internal_audit_report.md` | 内部审计报告，保留证据等级、阻断项、配置状态、校验结果和风险细节 | | `next_cycle_recommendations` | 下一轮复盘和优化建议 | Internal QA Layer 原则： - 保留证据等级。 - 保留阻断逻辑。 - 保留合规检查。 - 保留结构化数据。 - 保留错误、配置状态和内部调试信息。 一次完整工作流建议输出到 `geo_orchestrator_v2/`： ```text geo_orchestrator_v2/ ├── final_report.md ├── summary.md ├── client_delivery_report.md ├── internal_audit_report.md ├── content_asset_summary.md ├── publish_plan_client.md ├── raw_answers/ │ └── {model}/{probe_id}.md ├── model_scores/ │ └── {model}.json ├── dual_model_comparison.json ├── content_recommendations.json ├── geo_action_priorities.json ├── brand_profile.json ├── geo_audit_report.json ├── content_gap_report.json ├── content_tasks.json ├── platform_drafts.json └── publish_plan.json ``` ## 证据等级与发布闸门 所有检测结论、内容任务、平台草稿和发布计划都必须显式标注证据等级。没有真实检测记录或事实来源时，只能写成“推理预估”“待验证”或“检测计划”，不能写成实测结论。 证据等级： - `verified_live_check`：已对目标模型或平台执行真实检测，并记录查询、时间、摘要和证据。 - `manual_check`：由人工在目标环境检测后整理，需记录人工摘要和检测时间。 - `inferred_estimate`：基于品牌资料、关键词和经验推理，不能输出排名、分数或确定性结论。 - `unverified_assumption`：资料不足形成的假设，只能用于规划下一步。 发布就绪状态： - `ready`：关键事实已确认，草稿通过人工审核前置检查。 - `needs_review`：可进入人工审核，但仍有非阻断事实或措辞需要确认。 - `blocked`：存在关键事实缺失、合规风险或证据不足，不能给出具体发布日期。 关键事实缺失时必须阻断发布计划。常见关键事实包括价格、门票、营业时间、地址交通、安全资质、服务范围、竞品对比数据、客户案例、第三方背书、效果数据和资质证明。阻断状态下只能输出补齐清单和“补齐后再排期”的建议。 ## 工作流阶段 ### Stage 1 Intake 读取用户自然语言或结构化输入，确认企业资料、关键词、平台、目标模型、任务目标、语气和合规边界。不要让用户理解底层多个 Skill，只把它包装成“一次企业 AI 内容增长工作流”。 ### Stage 2 Brand Profile Resolve 判断用户是否已有 `existing_brand_profile`。如果有，校验字段完整性；如果没有，衔接 Brand Knowledge Base 类 Skill，把原始企业资料整理为标准 `brand_profile`。信息不足时用 `待确认` 标记，不编造事实。 ### Stage 3 GEO Audit Planning 根据目标关键词、目标模型和业务场景，生成检测问题矩阵。按 `deepseek`、`doubao`、`generic` 分流到对应 GEO 分析 Skill，或输出可人工执行的检测计划。每条检测结果必须标注证据等级、数据来源和是否允许输出排名/分数；如果只是推理预估，禁止写“预计第 1 位”“评分 90/100”等确定性表达。 探针问题必须覆盖： - 自发推荐。 - 竞品对比。 - 选购指南。 - 直接认知。 - 价格与渠道。 - 中国本地化消费场景。 - 小红书/抖音种草内容。 - 本地产业链/进口商/区域市场。 双模型评分维度总分为 100 分，至少包含：提及率、排名位置、情感倾向、回答深度、事实准确性、购买决策辅助、本地化适配、商业转化价值。 ### Stage 4 Content Gap Analysis 读取 GEO 检测结果，判断品牌是否被提及、是否被准确理解、竞品是否更常出现、缺失哪些解释材料。重点识别 FAQ 缺失、案例缺失、第三方解释文缺失、技术方案缺失、老板视角内容缺失。 ### Stage 5 Content Package Planning 将内容缺口转化为 `content_tasks`，明确标题、平台、关键词、内容角度、目标用户、优先级、来源缺口、必须出现的品牌点、事实依赖、发布前置条件和合规注意事项。通用内容资产可衔接 AI GEO Content Generator。 ### Stage 6 Platform Dispatch 把内容任务分发给平台草稿助手： - `zhihu`：问答型、解释型、观点型，低广告感，先回答问题再展开。 - `csdn`：技术方案型、架构型、部署型，重视步骤、结构、示例和边界。 - `juejin`：开发者视角、工程实践、工具链，强调实操复盘。 - `toutiao`：通俗科普、老板可读、商业场景，避免技术黑话和焦虑营销。 ### Stage 7 Publish Plan Generation 根据平台草稿、优先级、审核难度和发布就绪状态生成发布计划。计划只包含建议发布时间、标题、平台、优先级、审核注意事项和 CTA，不自动发布内容。存在 `blocked` 项时，不得给出具体发布时间，只能给出补齐事实后的排期窗口。 ### Stage 8 Full Report Generation 客户交付级双模型评估任务必须生成 `final_report.md`，并使用 `templates/final_report.md` 的章节结构。`final_report.md` 必须包含：执行摘要、评估方法、输入参数与目标市场、探针问题列表、双模型总评分表、分场景检测结果、品牌/产地/渠道提及分析、竞品格局、共同知识盲区、本地化内容缺口、GEO 优化建议、30天内容行动清单、原始数据附录。 客户交付级报告还必须包含： - 老板能看懂的 3 句话结论。 - 每个共同知识盲区对应的商业影响。 - 10 个知乎选题、10 个小红书选题、10 个抖音短视频选题、10 个官网 FAQ 问题和 5 篇 GEO 友好型文章标题。 - 所有建议按影响程度、执行难度、见效速度排序。 - 复测时间、复测指标和 GEO 优化是否有效的判断标准。 必须保存完整中间结果： - 每个模型每个探针的原始回答：`raw_answers/{model}/{probe_id}.md` - 每个模型的评分 JSON：`model_scores/{model}.json` - 双模型对比 JSON：`dual_model_comparison.json` - 内容生产建议 JSON：`content_recommendations.json` - GEO 行动优先级 JSON：`geo_action_priorities.json` - 最终 Markdown 报告：`final_report.md` - 简短摘要：`summary.md` `final_report.md` 生成后必须同步输出到当前对话，不能只告诉用户文件路径。 ### Stage 9 Dual Report Generation 生成两类报告： - 客户可见报告：读取 `prompts/client_delivery_report.md`、`prompts/executive_summary.md`、`prompts/content_asset_showcase.md` 和 `prompts/next_action_planner.md`，输出 `client_delivery_report.md`、`content_asset_summary.md` 和 `publish_plan_client.md`。客户报告要优先展示成果和下一步动作，隐藏内部字段。 - 内部审计报告：读取 `prompts/internal_audit_report.md` 或 `prompts/review_report.md`，输出 `internal_audit_report.md`。内部报告保留证据等级、阻断项、API 状态、schema 校验、风险细节和调试信息。 ### Stage 10 Review and Next Cycle 生成下一轮复盘建议。客户侧表达为“下一步增长计划”和“建议补充资料”；内部侧表达为风险、阻断项、证据等级和质量控制动作。建议复盘维度包括平台阅读反馈、评论问题、AI 搜索提及变化、品牌描述准确性变化。 ## 相邻 Skill 衔接关系 本 Skill 通过 `registry/geo_skill_registry.json` 识别相邻 Skill，不硬编码绝对路径，不把其他 Skill 复制进本目录。 推荐衔接关系： 1. `brand-knowledge-base-builder` 产出品牌知识母库与 FAQ 基础资产。 2. `doubao-geo-audit-skill` / `deepseek-geo-audit-skill` / `deepseek-geo-tool` 产出 GEO 模型评估、原始回答和评分。 3. Orchestrator 汇总模型结果，生成 `geo_gap_matrix.json` 和 `content_task_plan.json`。 4. `ai-geo-content-generator` 产出通用 GEO 内容资产、FAQ、句库和初稿。 5. `zhihu-geo-draft-assistant`、`toutiao-geo-draft-assistant`、`csdn-geo-draft-publisher`、`juejin-geo-draft-publisher` 产出平台化草稿、标签、摘要和发布前 checklist。 6. Orchestrator 校验所有 `expected_outputs`，汇总 `client_delivery_report.md`、`final_report.md`、`internal_audit_report.md`、`publish_plan_client.md`、`retest_plan.md` 和结构化 JSON 文件。 如果相邻 Skill 未能调用、路径缺失或输出缺失，必须在 `orchestrator_run_summary` 中标记为 `failed`、`partial`、`skipped`、`manual` 或 `future_skill`，并给出 fallback 行动。 ## 推荐读取文件 - `prompts/intake.md`：收集用户意图。 - `prompts/brand_profile_resolver.md`：生成或校验品牌母库。 - `prompts/geo_audit_planner.md`：规划 GEO 检测问题矩阵。 - `prompts/content_gap_analyzer.md`：分析内容缺口。 - `prompts/content_package_planner.md`：生成内容任务。 - `prompts/platform_dispatcher.md`：平台分发规则。 - `prompts/publish_plan_generator.md`：发布计划。 - `prompts/client_delivery_report.md`：客户可见成果报告。 - `prompts/internal_audit_report.md`：内部审计报告。 - `prompts/executive_summary.md`：客户 30 秒摘要。 - `prompts/content_asset_showcase.md`：内容资产展示。 - `prompts/next_action_planner.md`：客户下一步执行计划。 - `prompts/review_report.md`：内部复盘和审计补充报告。 - `registry/geo_skill_registry.json`：相邻 Skill 能力登记、输入输出契约和 fallback 规则。 - `workflow/geo_orchestration_workflow.md`：标准 Stage 0 到 Stage 8 编排流程。 - `workflow/platform_routing_rules.md`：行业与平台路由规则。 - `workflow/output_validation_rules.md`：每阶段输出验收和缺失处理规则。 - `templates/final_report.md`：客户交付级 GEO 双模型评估报告模板。 - `templates/client_delivery_report.md`：客户可见交付报告模板。 - `templates/retest_plan.md`：7 / 14 / 30 天复测计划模板。 - `templates/orchestrator_run_summary.md`：内部编排运行摘要模板。 - `schemas/*.schema.json`：Orchestrator 与相邻 Skill 之间的标准交接合同。 - `templates/*.schema.json`：中间数据契约。 - `scripts/generate_full_report.py`：从结构化输入和模型回答生成完整双模型评估报告，并默认把完整 Markdown 打印到对话输出。 - `scripts/generate_client_report.py`：从结构化 JSON 生成客户报告、内容资产摘要和客户版发布计划。 - `scripts/generate_internal_report.py`：从结构化 JSON 生成内部审计报告。 - `scripts/smoke_test_full_report.py`：使用 mock 模型输出跑完整报告流程，验证不是只输出摘要。 - `scripts/validate_orchestrator_contracts.py`：校验 registry、schemas、平台路由、缺失输出处理和最终报告章节。 - `scripts/validate_workflow_state.py`：校验工作流状态。 - `scripts/merge_platform_drafts.py`：合并平台草稿。 ## 禁止行为 - 不承诺保证排名第一。 - 不承诺 100% 被大模型收录。 - 不在缺少真实检测证据时输出确定性评分、排名或“已覆盖”结论。 - 不把内部审计字段、API 状态、schema 校验或版本变更直接暴露给客户报告。 - 不在默认模式下只输出摘要；完整报告必须在当前对话可见。 - 不用“报告已生成，请查看目录”替代完整报告正文。 - 不自动发布未经用户确认的内容。 - 不生成违法违规、虚假宣传、医疗金融绝对化承诺内容。 - 不绕过平台风控。 - 不伪造第三方背书。 - 不伪造客户案例或数据。 - 不把平台草稿助手当成自动刷屏工具。 - 不保存、读取、导出或上传用户账号密码、Cookie、Token、localStorage、sessionStorage。 - 不替用户做医疗、金融、法律等专业结论。 ## 人工确认机制 所有平台发布前默认需要人工确认。输出应以草稿、发布建议、复制用内容、审核清单和复盘建议为主。 平台草稿必须包含 `manual_review_required: true`。浏览器辅助填写只能停留在草稿或编辑状态，最终发布、保存、标签选择、封面选择和内容事实确认均由用户完成。 ## 失败处理原则 - 资料不足：继续生成可用框架，但缺失字段标记为 `待确认`。 - 未找到已有品牌母库：转入 Brand Profile Resolve，不直接生成平台草稿。 - 未能执行实时 GEO 检测：输出检测问题矩阵与人工检测说明，并将相关结论标记为 `inferred_estimate` 或 `unverified_assumption`。 - 关键事实缺失：内部层将相关草稿和发布计划标记为 `blocked`；客户层表达为“建议补充资料后发布”或“发布前确认项”，不把内部状态词作为第一重点。 - 平台草稿不符合合规边界：停止发布计划生成，先返回修订任务。 - 平台助手不可用：输出对应平台的可复制草稿包和人工发布 Checklist。


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