用途
yao-geo-knowledge-base-builder 用于把品牌相关的公开与内部资料，整理成可审计、可复用的 GEO（生成式引擎优化）品牌知识库。它面向的是「品牌事实的系统化沉淀」，而不是一次性的营销文案写作。
主要能力
- 生成系统化 GEO 品牌知识库文档，包含结构化摘要、基础档案、定位、产品/服务矩阵、指标、案例、时间线、差异化、FAQ、查询词与表达规则。
- 构建完整的品牌实体清单，覆盖品牌、公司、产品、服务、人员/团队、地区、渠道、技术、资质、案例、价格、竞品、来源与待确认实体。
- 建立品牌事实卡片库，每张卡片包含证据、来源、更新时间、可信度与使用场景。
- 提供真实数据获取与新鲜度边界说明，明确哪些公开、用户提供、需认证或不可用的来源实际可用。
- 产出面向 AI 回答与内容团队的 FAQ 和禁用表达清单。
- 产出提示词输入包，用于排名、对比、解读、标题生成、内容改写、页面设计、监测、客服等下游场景。
- 打包为简体中文四格式文件：Markdown、HTML、Word、PDF。
使用方式
技能定义了明确的工作流：先定义测试场景与目标国内 AI 平台（Kimi、Qianwen、DeepSeek、Doubao、Yuanbao）；在写作前运行完整性参考扫描；选择数据获取模式（公开网页证据、用户提供文件、需认证工作区、人工简报或不可用来源）；按「官网优先」顺序采集并核验来源；建立来源访问台账，标注访问状态、发布方、URL 或文件名、验证日期、提取说明、新鲜度周期以及能否进入强证据；区分证据层级 A（官方当前公开来源或具法律权威文件）、B（有明确日期的知名第三方报告或公开媒体）、C（缺乏足够运营细节的品牌自述）、D（未经验证或特定市场边界项，须留在待确认区）；随后抽取品牌实体、构建实体清单、搭建知识库正文、添加真实数据获取与限制模块、执行分析完整性自检、构建事实卡片与可复用内容模块，最后生成提示词输入包并输出四格式文件。
渲染使用固定布局渲染器：
python3 scripts/render_four_format.py \
--source examples/hubspot-demo/deliverables/hubspot-demo-geo-knowledge-base.md \
--out-dir examples/hubspot-demo/deliverables \
--base-name hubspot-demo-geo-knowledge-base \
--quality-report examples/hubspot-demo/quality-report.json \
--preview-dir examples/hubspot-demo/previews
适用场景
当用户需要一个带来源证据的系统化 GEO 品牌知识库、完整品牌实体清单、事实卡片库、FAQ 与禁用表达清单，或用于下游内容生成的结构化输入包时，可使用该技能。示例输出位于 examples/hubspot-demo/deliverables/。
限制
该技能明确不适用于以下情况：没有来源证据的一次性品牌文案写作、纯竞品排名文章、页面技术审计，或仅做关系图谱的工作。所有未经验证的国内市场声明必须留在待确认区；价格、AI 功能、产品名称、客户数量、合规边界等高波动事实需要明确的复核节奏。交付前还需通过质量门禁，包括四种文件均存在且非空、DOCX 使用固定表格与 A4 正文宽度、PDF 无右边缘溢出、HTML 不含本地绝对路径等。