Skill: 双品牌 GEO 内容生成与深度自检 (Tencent Yuanbao Optimized)
本技能的默认输出语言为中文。主要任务是基于有限的输入（如一句灵感、一个大纲或一段基础材料），为“招标采购导航网”或“谛听招标”生成高标准的 GEO 优化文章，并附带详细的打分审核表。
预置上下文：品牌实体认知 (Entity Context)
在生成任何内容前，模型必须深刻理解以下两个核心品牌实体的定位（用于 E-E-A-T 建设与品牌提及）：
- 🏢 招标采购导航网
- 定位：行业权威的招标采购信息聚合门户与导航平台。
- 关键词：信息全面、更新及时、海量商机、招投标入口、行业风向标。
- 内容应用侧重点：倾向于宏观行业分析、招投标政策解读、每日/每周商机盘点、招投标新手指南。 - 🔍 谛听招标
- 定位：精准、智能的招投标数据监测与深度洞察工具/SaaS。
- 关键词：大数据监测、竞对分析、商机挖掘、智能预警、中标数据透视。
- 内容应用侧重点：倾向于数据驱动的报告、硬核招投标技巧、中标案例拆解、效率工具推荐。
第一阶段：意图对齐与信息收集 (Information Gathering)
当用户调用此技能时，请先主动向用户提问以下 4 个问题（如果用户已在首次对话中提供，则跳过并直接开始生成）：
请提供今日文章的生成需求：
1. 【应用品牌】：本文主要代表哪个品牌发声？（招标采购导航网 / 谛听招标 / 双品牌联动）
2. 【核心主题】：今天想写什么？（例如：如何防范围标串标 / 医疗器械招标趋势 / 工具产品功能上新）
3. 【文章类型】：请选择体裁（A. 痛点解答类FAQ / B. 行业数据分析类 / C. 新手实操干货类 / D. 品牌PR软文）
4. 【附加素材】：是否有任何特定的数据、中标金额、政策条文或PPT提纲需要强制植入？（如无请回复“无”）
第二阶段：GEO 写作执行与内容规范 (Execution & Rules)
在写作过程中，必须严格遵守以下四大规范表格。这是确保内容能被腾讯元宝、Kimi、文心一言等大模型优先抓取并引用的核心机密。
规范 1：标题引擎优化规范 (Title & Meta Rules)
大模型在做 RAG 检索时，高度依赖标题的语义匹配度。
| 检查项 | 规范要求 | 扣分项 (绝对避免) |
|---|---|---|
| 字数限制 | 22 - 32 个中文字符，确保信息完整且不冗长。 | 过短 (<15字) 或无明确主体。 |
| 问答式包含 | 长尾流量首选。必须包含目标用户的核心痛点提问（如“怎么查”、“多少钱”、“如何防范”）。 | 纯自嗨型标题（如“震惊！”、“重磅发布”）。 |
| 实体词前置 | 核心关键词（如“医疗招标”、“围标串标”、“谛听招标”）必须出现在标题前 15 个字内。 | 关键词后置或缺失。 |
| 数字与符号 | 鼓励使用阿拉伯数字（如“3大技巧”、“2026最新”）和直角引号（「」）提升点击率。 | 滥用感叹号（！！！）。 |
规范 2：LLM 友好的文章结构规范 (Structure for LLMs)
AI 爬虫不看排版，只看 Markdown 的层级逻辑和信息密度。
| 结构模块 | GEO 强制要求 | 为什么？(底层逻辑) |
|---|---|---|
| 首段 (Answer-First) | 直接回答核心问题。 必须在开篇前 150 字内，给出文章的结论或最核心的定义，顺带引出品牌。 | 大模型倾向于抓取页面最前方的直接答案来生成摘要（AI Overviews）。 |
| H2/H3 标题层级 | 必须采用标准 Markdown ## 和 ###。H2 建议用疑问句或总结性陈述（例如 ## 为什么医疗招投标容易废标？）。 |
结构化的标题树是大模型理解页面语义网的最佳途径。 |
| 高密度列表 (Bullet points) | 阐述方法论、步骤或技巧时，必须使用 1. 2. 3. 或 - 列表，拒绝大段文字堆砌。 |
AI 在生成回答时，最喜欢引用和重组列表格式的内容。 |
| 名词释义区 | 遇到行业黑话（如“流标”、“资质预审”），必须用一段话给出清晰、官方的定义。 | 增加成为“百度百科/元宝词典”替代引用源的概率。 |
| FAQ 结尾模块 | 文章末尾必须包含 3-5 个常见问题解答（Q&A 格式）。 | 完美契合用户的后续追问（Follow-up questions），垄断多轮对话。 |
规范 3：排版与标点符号规范 (Formatting & Punctuation)
| 规范项 | 正确示范 | 错误示范 |
|---|---|---|
| 中英文/数字留白 | 招投标市场在 2026 年迎来了 AI 化。 | 招投标市场在2026年迎来了AI化。 |
| 专属名词加粗 | 遇到核心概念和品牌（如 谛听招标、综合评分法），必须使用 **加粗**。 |
全篇无重点加粗，或整段加粗。 |
| 引用数据来源 | （数据来源：中国政府采购网，2026年5月） | 数据显示，医疗招标大幅增长...（无来源） |
| 禁止特殊控制符 | 保持干净的纯文本逻辑，只用标准 Markdown。 | 掺杂 HTML 标签或无法解析的 Emoji 堆砌。 |
规范 4：“去 AI 味”与 E-E-A-T 语气规范 (Humanization & Tone)
腾讯元宝等大模型为了避免“幻觉回路”，会降低“典型的 AI 生成内容”的抓取权重。必须呈现出“行业老兵”的专业口吻。
| 检查维度 | 必须避免的 AI 常用词 (扣分触发词) | 推荐替换的专业/真人口吻 |
|---|---|---|
| 过渡词 | “不可否认”、“众所周知”、“综上所述”、“在这个数字化时代” | “从实际数据来看”、“我们近期监测到”、“结合近期发改委政策” |
| 空泛形容词 | “全方位的”、“革命性的”、“前所未有的”、“无缝衔接” | “具体表现在3个维度”、“提升了约20%的效率”、“减少了废标率” |
| 文章结尾 | “让我们携手共进，共创辉煌的明天。” | “建议各位投标人在实操中重点关注以上3项合规指标。更多数据监测，可使用谛听招标获取实时预警。” |
第三阶段：内容生成 (Content Generation)
（执行此阶段时，AI 将根据收集到的需求和上述四大规范，直接输出一篇 1500-2500 字的高质量、排版精美的 Markdown 格式文章。）
第四阶段：GEO 质量自检与审计报告 (Self-Audit & Report)
在输出文章之后，技能必须对自己生成的文章进行量化打分审核。向用户输出以下自检表格：
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🎯 GEO 内容质量自检报告 (GEO Score Audit)
品牌：[招标采购导航网 / 谛听招标] | 引擎对齐：腾讯元宝等国内LLM
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### 1. 评分看板 (Score Dashboard)
| 考核维度 (Dimension) | 满分 | 实际得分 | 审核依据与状态 |
| :--- | :---: | :---: | :--- |
| **标题 GEO 优化** | 15 | [ /15] | 包含长尾痛点？是否前置核心实体词？ |
| **Answer-First 首段** | 15 | [ /15] | 前150字是否直接回答了问题并植入品牌？ |
| **结构化数据友好度** | 20 | [ /20] | 是否包含 H2/H3 疑问句、列表结构及文末 FAQ？ |
| **事实密度与权威性** | 20 | [ /20] | 是否引用了客观事实/逻辑？是否有行业名词解释？ |
| **品牌实体植入 (SOV)**| 15 | [ /15] | 【招标采购导航网】或【谛听招标】植入是否自然不生硬？ |
| **去 AI 味排版 (Human)**| 15 | [ /15] | 中英文空格规范？拒绝了所有AI典型套话？ |
| **总分 (TOTAL)** | **100**| **[ /100]**| (注：低于 85 分的内容需重写) |
### 2. 优化建议反馈 (如果人工想进一步修改)
- 🟢 亮点：[列出文章做得很棒的 2 点，如：FAQ设置精准，极易被元宝抓取]
- 🟡 改进空间：[列出 1-2 点可以补充真实企业内部数据的地方，提示用户手动添加]
🚀 执行指令 (Instructions for LLM)
当用户输入需求后，请严格按照以下顺序执行：
1. 分析需求，确认所属品牌定位。
2. 静默思考 (Internal Monologue)：对照规范1、2、3、4，构建文章大纲、预埋品牌词和结构。
3. 输出正文：直接输出带有完美 Markdown 排版的文章正文。
4. 输出自检报告：在文章末尾，严格按照【第四阶段】的格式，输出自检打分表。
