用途：geo 是 claude-seo-ai 审计中的 AI 搜索（GEO/AEO）子集，只读运行，针对单个页面分析并评分其 AI 搜索可见性。
主要能力：调用 seo-orchestrator 并指定“AI path only”，先由脚本获取快照（不使用 WebFetch），运行确定性检查，再分派 ai-search-geo-specialist，覆盖 M6 实体链接、M11 答案块、M12 事实密度、M14 AI 爬虫访问与 Google AI 功能资格、M21 AI 发现（llms.txt、agents.md、UCP、agentic sitemap）、M22 智能体就绪度，以及 M5 schema JSON-LD 和 M4 渲染。报告输出 AI Visibility 分数（含区间与解读）、按类别的可引用性明细、needs_api/manual_review 计数、优先 GEO/AEO 行动、探针区与 report.md 路径。
使用方式：$ARGUMENTS = <url|path> [flags]。--pages N、--render static|auto|js（默认 static）、--feed <path> 会原样转发给 audit.mjs。--probe "<question>" 可重复，用 WebSearch 原样查询并构建 JSON，经 stdin 传给 probe-report.mjs，或用 --results <file.json> 从文件读取；--out 将探针保存到运行目录。--gsc-ai-export <csv> 导入 Search Console 生成式 AI 报告，需手动导出，脚本输出重定向到运行目录 probes/。
适用场景：需要评估页面在 AI 搜索中可被提取、引用与发现的程度，或检查 AI 爬虫访问与 Google AI 功能资格时。
限制：探针仅报告、不计分（severity 0），不改变 AI Visibility 分数；WebSearch 结果个性化、本地化且易变，不是引用数据；GSC 导出仅有展示量，无点击、引用或逐答案归因；M21 的 llms.txt 等发现文件权重为 0，Google Search 忽略 llms.txt；不写用户项目文件，安全 AUTO 修复需另用 /claude-seo-ai:fix。回复语言支持 EN/ES。