geo-fundamentals
تحسين المحتوى لمحركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي
تساعد هذه المهارة صانعي المحتوى على تحسين صفحاتهم لمحركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل ChatGPT وClaude وPerplexity لزيادة معدلات الاستشهاد في الردود المُنشأة بالذكاء الاصطناعي.
下载技能 ZIP
在 Claude 中上传
前往 设置 → 功能 → 技能 → 上传技能
开启并开始使用
测试它
正在使用“geo-fundamentals”。 python scripts/geo_checker.py ./my-website
预期结果:
GEO CHECKER - مراجعة جاهزية الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي
المشروع: /path/to/my-website
تم العثور على 5 صفحات عامة للتحليل
[OK] index.html: 75%
[OK] about.html: 80%
[!] contact.html: 55%
متوسط درجة GEO: 70%
[OK] جيد - يُوصى ببعض التحسينات
正在使用“geo-fundamentals”。 تحقق من مدونتي بحثاً عن عناصر GEO
预期结果:
يظهر التحليل أن مدونتك تحتوي على:
- بيانات JSON-LD هيكلية: نعم
- نسب المؤلف: نعم
- تواريخ النشر: نعم
- مخطط FAQ: لا
التوصية: أضف مخطط FAQ لزيادة احتمال الاستشهاد في ردود الذكاء الاصطناعي.
安全审计
安全Static analysis flagged potential issues (external_commands, weak cryptographic algorithm) but manual review confirms these are false positives. The skill is documentation about GEO (Generative Engine Optimization) with a read-only Python script that analyzes local HTML/JSX/TSX files. No network requests, no command injection vectors, no cryptographic code present.
高风险问题 (1)
中风险问题 (1)
质量评分
你能构建什么
مراجعة محتوى الويب
قم بتشغيل سكريبت geo_checker.py على مشروع لتحليل الصفحات الموجهة للجمهور بحثاً عن فجوات التحسين للذكاء الاصطناعي.
سير عمل فريق تحسين محركات البحث
ادمج تحليل GEO في سير عمل تحسين محركات البحث الحالي لضمان جاهزية المحتوى لمحركات الذكاء الاصطناعي.
مراجعة ما قبل النشر
تحقق من صفحات الويب الجديدة بحثاً عن عناصر GEO قبل النشر لتعظيم إمكانات الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي.
试试这些提示
استخدم مهارة geo-fundamentals لمراجعة موقعي على [PROJECT_PATH]. تحقق من البيانات الهيكلية ومعلومات المؤلف والتواريخ وأقسام الأسئلة الشائعة.
قم بتشغيل سكريبت geo_checker.py للحصول على متوسط درجة GEO لمشروعي. ما العناصر المفقودة؟
بناءً على نتائج مراجعة GEO، اقترح تغييرات محددة لتحسين معدلات الاستشهاد بالذكاء الاصطناعي لمحتواي.
تحقق مما إذا كانت صفحات الويب الخاصة بي تحتوي على بيانات JSON-LD هيكلية مناسبة لمخططات Article وFAQPage وOrganization.
最佳实践
- تضمين بيانات هيكلية (JSON-LD) مع مخططات Article وFAQPage
- إضافة نسب واضح للمؤهل مع المؤهلات
- تضمين تواريخ النشر والتعديل
- استخدام عناوين قائمة على الأسئلة وأنماط الإجابات المباشرة
避免
- نشر محتوى بدون تواريخ أو معلومات المؤلف
- استخدام محتوى رقيق بدون بيانات أو إحصائيات أصلية
- تخطي وسم البيانات الهيكلية لمحركات الذكاء الاصطناعي
- عدم إضافة أقسام الأسئلة الشائعة لاستخراج الإجابات المباشرة