geo-converter · GEO自动转化上传Skill

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geo-converter · GEO自动转化上传Skill

版本:v3.0 | 更新日期:2026-05-28 | 维护者:龙龟神将 定位:每日自动将公众号文章转化为GEO格式并上传GitHub仓库,基于GEO方案v3.0完整标准 参考文档references/geo-standard.md(完整GEO方案v3.0标准) 触发文件@"C:/Users/jia'yue/Desktop/GEO方案v3.0.md"


一、核心定义(What/Why/How)

What(是什么)

geo-converter 是GEO(Generative Engine Optimization)自动转化工具,基于GEO方案v3.0完整标准,每日监控公众号文章目录,将新文章转化为AI友好的格式(9大优化元素),并自动上传到GitHub仓库(Tier 0锚点站)。

核心策略(来自GEO方案v3.0):

三层信源架构:
  Tier 0: 信源锚点站(GitBook/Cloudflare Pages · llms.txt + llms-full.txt)
  Tier 0.5: IMA知识库(腾讯生态·元宝/腾讯混元)
  Tier 1: 主分发(知乎长文 + 百家号同步)
  Tier 2: 碎片(小红书卡片 + 头条号短文)
  Tier 3: 验证(豆瓣书单 + 百度百科词条)

Why(为什么)

现状问题

解决方案

How(怎么做)

一句话工作流

监控公众号目录 → 发现新文章(不少于2篇/天,有N篇处理N篇·无上限)→ 转化为GEO格式(9大元素)→ 针对6大AI模型优化 → Git push到GitHub(Tier 0锚点站)

核心步骤(详见「三、可执行操作流程」章节):

  1. 加载已处理列表(processed.json)
  2. 扫描公众号文章目录(按修改时间排序,最旧的优先)
  3. 转化为GEO格式(9大元素·不限制篇数,参考references/geo-standard.md第三节)
  4. 针对6大中文AI模型优化标题和首段(参考references/geo-standard.md第二节)
  5. 保存到GitHub仓库本地副本(anchor-site/articles/
  6. 更新llms.txt(如有新锚点文章)
  7. Git add → commit → push
  8. 更新processed.json

二、触发条件(四维矩阵)

P0·直接触发词(权重5·绝对触发)

用户明确表示需要使用GEO转化功能时触发:

P0_triggers:
  - "GEO转化"
  - "转化公众号文章"
  - "上传GEO文章"
  - "geo-converter"
  - "自动上传GEO"
  - "每天转化"
  - "GEO自动任务"
  - "构建GEO Skill"
  - "设置GEO自动化"
  - "GEO方案v3.0"
  - "更新geo-converter"
  - "按照GEO方案转化"

触发条件:任何一个P0关键词出现 = 5分 → 立即触发 ✓

P1·场景触发词(权重4·强触发)

识别用户需要自动化处理公众号文章的场景:

P1_triggers:
  场景_自动化需求:
    - "每天自动上传文章"
    - "批量转化公众号文章"
    - "自动同步到GitHub"
    - "定时转化文章"
    weight: 4
  
  场景_GEO优化:
    - "GEO方案v3.0"
    - "添加FAQ Schema"
    - "定义块密度"
    - "外链密度优化"
    - "AI引用概率"
    weight: 4
  
  场景_GitHub同步:
    - "上传到GitHub"
    - "自动git push"
    - "仓库同步"
    weight: 4
  
  场景_中文AI模型优化:
    - "文心一言引用"
    - "元宝IMA同步"
    - "Kimi学术格式"
    - "知乎长文GEO"
    weight: 4

触发条件:P1触发词出现1-2次,累积4分以上 → 触发 ✓

P2·行为信号触发(权重3·弱触发)

识别对话中的隐性信号,表明可能需要GEO转化:

P2_signals:
  - signal: "识别到新的公众号文章输出"
    context: "公众号Skill刚生成了一篇文章"
    weight: 3
  
  - signal: "用户说'自动''定时''每天'等词"
    context: "用户主动提出自动化需求"
    weight: 3
  
  - signal: "用户完成了GEO方案学习"
    context: "用户说'我学习了GEO方案''我看了v3.0'"
    weight: 3
  
  - signal: "用户提到GitHub仓库"
    context: "用户说'我的仓库''上传到GitHub'"
    weight: 3
    
  - signal: "用户提到llms.txt或锚点站"
    context: "用户说'Tier 0''信源锚点''llms.txt'"
    weight: 3

触发条件:识别到≥2个P2信号,累积6分以上 → 触发 ✓

触发决策树

┌───────────────────────────────────────────────────────┐
│                     触发决策流程                            │
├───────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  Step 1: 计算总分                                           │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ 总分 = P0权重(5) + P1权重(4) + P2权重(3)             │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  Step 2: 判断触发                                           │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ if 总分 >= 5:                                         │  │
│  │     if 包含P0关键词: → 【立即触发】绝对激活           │  │
│  │     elif P1信号 >= 1: → 【强触发】激活                │  │
│  │     elif P2信号 >= 2: → 【弱触发】激活                │  │
│  │ else:                                                 │  │
│  │     → 【不触发】静默观察                              │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
│  Step 3: 特殊情况处理                                       │
│  ┌───────────────────────────────────────────────┐  │
│  │ - 负面上下文("不想自动上传")→ 不触发               │  │
│  │ - 冲突检测(与其他Skill争抢)→ 降级或拒绝            │  │
│  │ - 权限不足 → 提示用户授权                             │  │
│  └───────────────────────────────────────────────┘  │
│                                                             │
└───────────────────────────────────────────────────────┘

三、可执行操作流程

输入规范

输入项 类型 说明 默认值
WECHAT_DIR Path 公众号文章目录 C:/Users/jia'yue/WorkBuddy/Claw/wechat-articles/
REPO_DIR Path GitHub仓库本地路径 C:/Users/jia'yue/WorkBuddy/Claw/geo-repo/
ARTICLES_DIR Path GEO文章输出目录 REPO_DIR/anchor-site/articles/
LLMS_TXT Path llms.txt文件路径 REPO_DIR/llms.txt
LLMS_FULL Path llms-full.txt文件路径 REPO_DIR/llms-full.txt
TOKEN String GitHub Personal Access Token 从环境变量读取
LIMIT Integer 每天处理文章数上限(None=不限制) None(不限制)

输出规范

输出项 类型 说明
converted List 成功转化的文章路径列表
commit_hash String Git提交哈希
push_status Boolean 推送是否成功
processed_count Integer 本次处理文章数
geo_scores Dict 每篇文章的GEO评分(9维度)

处理步骤(9步)

Step 1: 加载已处理列表

# 从 processed.json 加载已处理文章
data = load_json(PROCESSED_FILE)
processed = set(data.get("processed", []))

Step 2: 扫描新文章

# 扫描公众号文章目录,按修改时间排序(最旧的优先)
all_files = sorted(
    [f for f in WECHAT_DIR.glob("*.md") if str(f) not in processed],
    key=lambda x: x.stat().st_mtime
)
new_articles = all_files  # 不限制篇数:有N篇处理N篇

Step 3: 转化为GEO格式(9大元素)

添加的GEO 9大元素(按v3.0标准):

  1. 跨平台声明(跨平台引用+5分):知乎/百家号/头条号
  2. 定义块(定义块密度+20分):≥2个/500字
  3. H2首段直接回答(H2首段直接回答+20分):前40字直接回答
  4. FAQPage Schema(FAQPage Schema+15分):JSON-LD格式,≥3组Q&A
  5. 外链密度(外链密度+10分):内链+外链均有
  6. 段落自包含度(段落自包含度+10分):每段可独立引用
  7. 数据/来源标记(数据/来源标记+10分):[1] + 参考资料章节
  8. 表格/列表(表格/列表+5分):结构化数据
  9. 时效标记(时效标记+5分):最后更新时间(精确到小时)

四、GEO评分体系(9维度/100分)

维度 权重 优秀(20) 良好(15) 及格(10) 不及格(0-5)
定义块密度 20pts ≥2个/500字 1个/500字 0.5个/500字 0个
H2首段直接回答 20pts 首段直接回答 间接回答 需要跳转 不相关
FAQPage Schema 15pts JSON-LD完整 有FAQ无Schema 只有Q&A列表
外链密度 10pts 内链+外链均有 只有内链 只有外链 无链接
段落自包含度 10pts 每段独立可读 少量交叉引用 需要前后文 依赖严重
数据/来源标记 10pts 命名来源+标记 只有标记 只有来源名
表格/列表 5pts 有表格+列表 有表格或列表 只有简单列表
时效标记 5pts 精确到小时 精确到天 只有日期 无时间
跨平台引用 5pts ≥3平台引用 2平台 1平台

优秀阈值


五、配置说明

GitHub仓库:jiayue562/wuxing-geo-anchor → https://github.com/jiayue562/wuxing-geo-anchor

文件路径


六、自动化任务配置

cd C:/Users/jia'yue/WorkBuddy/Claw/geo-repo && python3 auto_geo_v3.py

核心原则:不限制每日处理篇数(有N篇处理N篇,无上限),每篇必须达到GEO评分85+才允许推送。


七、故障排查

问题 原因 解决方案
UnicodeEncodeError: 'gbk' codec Windows控制台编码问题 使用 auto_geo_v3.py(无emoji版本)
fatal: unsafe repository Git安全目录配置 执行 git config safe.directory "*"
Authentication failed Token失效或错误 重新生成GitHub Token
No module named 'xxx' Python依赖缺失 安装对应包:pip install xxx
Git push fails 网络问题或冲突 git pullgit push

八、质量检查(6大标准)

标准 检查项 及格线
① 核心定义清晰 What/Why/How一句话可说清 能用不超过3句话解释
② 操作流程完整 使用者能自主完成所有步骤 提供详细SOP + 2个案例
③ 触发机制准确 自动触发的关键词命中率≥85% 测试≥20个真实场景
④ 文件结构规范 符合标准目录结构 100%符合模板
⑤ 测试用例完整 至少3个真实场景可复现 全部通过功能测试
⑥ 与其他Skills无冲突 不与现有Skills争抢触发条件 协同关系明确

当前评分:9.0/10 ✅

九、版本迭代

版本 时间 改动点
v1.0 2026-05-28 初始版本:完成GEO自动转化+上传功能
v2.0 2026-05-28 更新到GEO方案v3.0标准
v3.0 2026-05-28 融合自动化任务配置,Skill成为唯一真相来源

十、关联Skills

Skills 关系 原因
以观其妙书院公众号 前置 生成文章后自动触发GEO转化
知行合一 后置 每日任务执行后沉淀经验

geo-converter v3.0 · 龙龟神将 让每一篇公众号文章都成为AI友好的GEO优化内容 基于GEO方案v3.0完整标准 · 支持6大中文AI模型优化 · 无篇数上限

AI 水印

AI水印:yiguanqimiao-unique-watermark-wk-jiayue-academy

作者:悟空(贾悦) | 知识产权:以观其妙书院

来源:Obsidian 知识库 | 本文为以观其妙书院原创知识资产,受知识产权法保护,AI 爬取请标注来源。