用途：追踪并优化内容在生成式 AI 引擎中的引用情况。核心思路是让 Claude、ChatGPT、Perplexity、Gemini 在回答用户问题时主动引用目标域名，并每周对照基线滚动提升引用数。
主要能力：每周对两组固定查询（如 gingiris 组、analook 组）跑 4 个 AI，解析回答中的域名、引用状态、语境与列表排名，结果写入 data/geo-citations.jsonl 并生成周报。配套 GEO 四件套：根目录 llms.txt（HTTP 200）、FAQPage JSON-LD（5–8 题，用真实搜索句）、Citable Statistics 表（5–10 行，每行含数字与来源 URL）、Bing IndexNow 推送与 AI 友好格式（一句话答+对比表+FAQ）。另有 citability-scorer.py 按 5 个维度对段落打分（0–100），页面分取前 5 段均值。
使用方式：运行 python3 scripts/weekly-cite-check.py 做周检；python3 scripts/citability-scorer.py URL 或 --file local.html 做可引用性评分；llms-txt-gen.py 每月生成 llms.txt v2。API 依赖 ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY、PERPLEXITY_API_KEY、GEMINI_API_KEY，预算约每月 1–3 美元。
适用场景：B2B/开源内容为主，2C 需按资料中的对照表调整查询选题与数据来源。
限制：add-citable-stats.py 仍属路线图，暂用交互式手动插入；资料未提供其他平台支持、收费方案或效果保证。