用途：该技能面向答案引擎优化（AEO）以及 GEO、LLMO、AI 搜索可见性、引用可见性相关工作，用于规划、实施和度量 AI 答案与引用场景下的内容与结构。
主要能力：将主题拆解为问题簇、答案优先页面、证据块与可复用知识资产；实施和校验面向答案的 HTML、JSON-LD、llms.txt、爬虫控制、站点地图、新鲜度信号与 Markdown 交付；设计提示词集、引用观测日志、声量份额实验与 AI 答案测量；将 AEO 审计转化为有边界的实施计划。附带模板（实施计划、问题簇、引用观测日志、llms.txt、robots 爬虫策略）与只读脚本（结构审计、提示词矩阵生成、离线测试）。脚本非交互运行，不会发布、编辑、提交 URL、调用 LLM 或更改 robots 策略。
使用方式：按实施循环推进——界定受众、实体、问题、答案界面、业务目标与内容边界；研究平台官方指引与权威证据；把问题簇映射到页面并记录答案、证据、实体、时效与负责人；先做对人有用的内容，再做机器可读结构与发现控制；用冻结的提示词集与平台原生数据测量，记录完整答案、引用、URL、日期、模型/界面与失败模式；以有界实验学习，把 SEO 基础与 AEO 假设分开。
限制：AEO 是实施循环而非技巧集合，无法保证被收录、排名、引用或流量；不存在通用 AEO 信号，单一平台或工具支持的做法不能当作跨引擎法则；结构化数据不创造事实，可见内容才是契约；robots 指令仅在相关爬虫遵守时控制访问；不得伪造新鲜度；引用需看质量而非仅数量。广泛技术 SEO、关键词研究、页面速度、CMS 管理与普通文案编辑应交给 seo-audit、平台技能或写作技能。其他具体收费、价格与效果数据暂未提供。