先讲清客户为什么买，再判断 GEO 是否值得做、值在哪里。

作者：allenlion · 版本：1.1 · 许可证：MIT

面向企业负责人、营销负责人和企业服务团队的经营分析 Skill。从行业竞争、客户购买与企业增长出发，判断 AI 能改变哪项选择、带来什么业务价值，以及当前最值得的投入方式。

GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）关注内容在生成式 AI 回答中的可见性，概念可参见 GEO 原始论文。本 Skill 从经营角度进一步分析：这种呈现能否帮助客户发现、理解和核验企业的真实价值，影响选择并带来业务改善。

这里的“第一性原理”，是从客户任务、交易条件与企业收益出发推导投入必要性。分析不预设每家企业都适合 GEO，结论可以是开始、扩大、改善、维持、小范围确认机会或暂缓。

本 Skill 是 GEO 十环开源体系的第 0 环。十环是从事实本体出发、以效果归因收口、再回流本体的一条闭环：事实本体 → 业务目标 → 用户意图 → 基线检测 → 策略形成 → 内容制作 → 信源管理发布 → 持续监测 → 效果归因 → 回流本体。本 Skill 负责判断值不值得做、从哪一环开始；报告的最后一部分会把决定落成一条按环推进的路线，写明每环的动作、负责人、产出与过关标准，并标注哪些企业自己能完成、哪些对应后续开源的工具或模板。工具清单与状态见 references/ten-ring-handoff.md，随各环工具发布逐步更新。

默认得到一份带左侧分级导航、可直接打开的单页 HTML：六部分完整分析、醒目的章节金句、五个可复制问题、十步路线与行动安排，以及最终结论和数据来源。页面连续滚动，正文全部展开；用户明确指定其他格式时按其要求。

1. 行业的第一性原理：客户需求与竞争格局：客户为何付钱、企业靠什么增长、竞争优势在什么条件下成立。
2. 企业的获客与成交漏斗：客户怎样了解、比较与购买，现有渠道怎样帮助，当前最值得改善什么。
3. 企业做 GEO 的价值与适用性：AI 可能改变谁的什么决定，企业能否接住，这项改变是否值得投入。
4. 企业的 GEO 重点场景与目标：比较现实机会，选择优先帮助的客户、关键判断与业务行动。
5. 到 AI 中实测这五个问题，了解客户目前会看到什么：提供五个可复制问题、具体操作与简短记录表。
6. 企业的 GEO 布局与投入建议：按 GEO 十环把决定落成有先后的路线。范围随决定取舍——暂缓只做事实一页纸，有限确认走到基线检测，开始走到信源发布并定下监测、归因与回流的节奏；范围内每环写清动作、负责人、产出、过关标准，以及自己做、开源工具或付费能力。附一张三十天路线表，每条都是企业不采购任何东西就能完成的事。

结尾按最终判断、生意本质、GEO 的价值、最值得的做法、投入取舍、下一步形成独立可读的决定；“下一步”是三十天内的前三件事、从第几环开始、什么时候回来重看。

正文和结论都不设最低字数。深度来自解释购买条件、竞争取舍和经营后果；每个判断在合适的位置讲透一次，保留必要依据，减少重复。标题使用能直接理解的业务语言，场景使用客户或需求名称。

流量依赖、信任验证和决策复杂度可以同时存在。需要信任不等于企业缺乏信任，流程复杂也不自动证明适合 GEO。分析会追问：假设 AI 已准确介绍你的企业，能改变哪类客户的什么决定，对生意有什么价值？

首次尝试分析机会；已有 AI 获客则判断怎样延续和扩大；稳定运行则比较维持、改善和新机会。公开资料少不会自动被认定为没有需求，资料多也不代表 GEO 已有效。暂缓时会说明资源优先去向和重新考虑条件。

• 每个主模块都有核心金句，先点明该章对企业的价值，展开的步骤也有通俗要点。
• 六部分分析、五题、十步完整介绍、本企业路线、负责人、完成标准与来源均保留；不为等高卡片、屏数或美观删掉信息。
• 暖白正文、米色左侧导航和柔和重点块，连续滚动；章节与十步可直接跳转，手机目录可展开，五题支持复制，宽表保留全部列。
• 通过客户路径、并列卡片、数字口径和操作步骤图帮助阅读，完整正文与来源全部展开。没有数据不画比例，不为可视化删减关键内容。
• HTML 模板预先准备，模型不用每次重写样式。随包的可选 scripts/render_report.py 只读本地正文并生成 HTML，使用 Python 3.9+ 标准库，无联网、无安装依赖；不会执行模型诊断。没有代码执行能力的应用直接复用模板。
• 网页不依赖外部字体、在线脚本或图片生成；关闭脚本仍可阅读全文。速度优化针对排版工作，完整研究和写作时间仍由模型与检索情况决定。

安装时使用完整技能目录；需要固定本版时，下载下方的 1.1 安装包。

把下面这句话发给具备联网、文件读写和技能安装能力的 Agent：

帮我安装 GEO第一性原理： https://github.com/ALLENLION35/geo-first-principles 。请阅读仓库 README，按照当前应用支持的方式安装完整技能目录，安装后确认能找到 geo-first-principles。

首次安装建议附上仓库地址。只说“帮我安装 GEO第一性原理”是否能找到本项目，取决于应用的搜索与索引；仅能聊天的应用请使用下方的文件加载方式。

• 下载 1.1 技能安装包
• 查看 1.1 发布页

加载后直接输入：

使用 GEO第一性原理。企业名称：……；主要业务：……；客户与地区：……；这次最想解决的问题：……；已有 GEO 尝试和结果：……。

官网、产品资料、客户反馈和已有记录，有就附上。无需先准备完整报表，只补问真正影响判断的信息。可以指定关注的 AI 产品，也可以要求只分析某一业务或提供更详细的说明。

报告会先告诉你怎样操作：打开选定的 AI 产品，每题新建对话、只复制该问题；记录日期、产品、模式和联网设置；保存完整回答或截图及可见来源，并按平台与日期归在同一文档中。

五题从优先业务需要中选出，涉及品牌验证、品类需求、竞品对比、交付使用与售后、行业认知与科普，不要求每类各一题。每题聚焦一项主要疑问。

Skill 提供问题与操作，不自动运行测试或分析实测回答效果。记录用于了解当时客户可能看到什么；五题表现不能直接证明获客效果、需求规模或投资回报。后续布局可参考实际来源和呈现形式，投入仍要结合客户行为、贡献、成本与承接能力判断。

五题在十环路线里有明确位置：问题进入第 3 环的客户问题清单（标注来源），回答作为第 4 环的首次小样本观察。要报“提到的比例”一类数字，同一套问题需要在同一产品上反复抽样，这是监测类工具的事，报告会如实说明，不用五次结果冒充比例。

本项目按 Agent Skills 格式组织。发布包的技能目录为 geo-first-principles，核心指令文件为 SKILL.md；指令采用 Markdown 不代表报告只能输出 Markdown。

上传或粘贴属于在对话中加载指令，不等于原生安装；跨对话保留取决于应用。格式兼容不等于所有客户端均已验证，检索、文件生成和呈现效果也取决于应用能力。核心流程不要求指定模型的 API 密钥、付费接口或插件。

使用 skills CLI 从 GitHub 安装：

npx skills add ALLENLION35/geo-first-principles --skill geo-first-principles

需要先查看安装器是否识别到技能，可以只列出技能而不安装：

npx skills add ALLENLION35/geo-first-principles --list

也可以解压安装包，在 geo-first-principles 的上一级执行：

npx skills add ./geo-first-principles --skill geo-first-principles

按提示选择目标 Agent。命令默认安装到当前项目；需要跨项目使用时添加 --global。此方式需要 Node.js、npm 和安装器所需网络，也可以使用应用自带的导入方式。

明确安装到 Codex 或 Claude Code 的个人技能目录时，可分别执行：

npx skills add ALLENLION35/geo-first-principles --skill geo-first-principles --agent codex --global
npx skills add ALLENLION35/geo-first-principles --skill geo-first-principles --agent claude-code --global

这些命令的参数以 skills CLI 官方说明为依据。只执行自己需要的平台对应命令；安装完成后，重新打开会话并请求使用 GEO第一性原理。

参考文件按需读取，主文件包含完整核心流程。复用已核对的研究，只对影响判断的未知或变化补查，减少重复搜索、读取和生成。运行时间仍取决于宿主模型、检索和输出，不承诺固定分钟数。

竞争研究需要联网能力；无法联网时基于已有材料分析，并说明待核对的竞争信息。无法绘图时用阶段表。报告默认是单页 HTML；能执行脚本时只生成一次完整正文并复用模板，不能执行时直接生成 HTML；多种版本使用同一套分析，保持事实、引用、五题与结论一致。

Skill 不承诺推荐、排名、收录或成交，不自动公开发布内容或付费。联网检索只使用必要的公开信息，未获授权的非公开企业资料不得提交给外部服务。模型与工具的数据处理遵循所在应用的设置与规则。

维护者可在技能目录中运行本地检查，无需安装第三方依赖：

python3 -B -m unittest discover -s tests -v
python3 -B scripts/render_report.py --example -o preview.html

• 1.1：默认交付完整单页 HTML，新增章节金句、通俗表达与轻量渲染路径；第六部分按 GEO 十步给出行动路线、负责人、三十天安排和过关标准；最终结论新增“下一步”，五题衔接问题清单与首次观察。新增十步手册、生态工具清单、HTML 规范、模板与本地渲染器；保留六部分分析、五题实测与原有经营判断边界。
• 1.0：首个公开版本。

采用 MIT 许可证。使用、修改和分发时保留版权及许可声明。

欢迎提交能复现问题的反馈：业务目标、必要输入、模型与模式、实际输出和具体偏差。请先去除客户隐私、账号凭据和未获授权的企业资料。改进应形成通用判断方法，避免将单个品牌的情况固定为所有企业的答案。

欢迎交流使用心得、提出问题与改进建议。扫码添加微信，申请加入交流与反馈群。

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