[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-77685":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":23,"hasPages":23,"topics":25,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":46,"readmeContent":47,"aiSummary":48,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":49,"lastSyncTime":50,"discoverSource":51},77685,"recomby-geo","recomby-ai\u002Frecomby-geo","recomby-ai","GEO 领域 AI 员工开源方案 · Open-source GEO AI-employee solution (MIT). GEO Skills package + curated lists of agents and office CLIs that make up the AI-employee stack.","",null,"Python",400,43,27,1,0,54,98,364,162,94.93,"MIT License",false,"main",[26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45],"agent-cli","ai-agent","ai-coworker","ai-employee","ai-workforce","anthropic","claude-code","claude-skills","collaborative-ai","domain-ai","fde","forward-deployed-engineer","generative-engine-optimization","geo","human-ai-collaboration","local-first","mcp","open-source-ai","skills-marketplace","vertical-ai","2026-06-12 04:01:22","# recomby-geo\n\n## GEO 领域的 AI 员工开源解决方案\n\n把 Agent、办公 CLI、GEO 专业知识 skills 整合成一套**协作型 AI 员工方案**——给你的 agent 装上 GEO skills，让它跟你的业务专家一起干 GEO 协作活儿。\n\n> alpha · 零外部依赖 · 零 API Key  ·  [English](README.en.md)\n\n---\n\n## 什么是「AI 员工方案」\n\n不是「AI 替代员工」，是一个**虚拟岗位的组装产物**。四块拼起来才是 AI 员工，缺一不可：\n\n```\n       业务专家                     Agent\n   （你\u002F客户团队，懂业务）   （CC \u002F Codex \u002F ...，可接本地模型）\n              │                        │\n              └──────────── ╳ ─────────┘\n                            │\n              ┌─────────────┴─────────────┐\n              │                           │\n        办公 CLI 层                   GEO Skills\n   （飞书\u002F钉钉\u002FSlack\u002FNotion…）   （← 本项目的主战场）\n   数据源 + 操作脚手架            专业知识赋能 agent\n```\n\n| 角色 | 提供者 | 本项目集合 \u002F 开发 |\n|------|--------|--------------------|\n| 业务专家 | 你自己 \u002F 客户团队 | — |\n| Agent | CC \u002F Codex \u002F OpenCode \u002F ... 生态 | ✓ 集合 → [`agents.md`](agents.md) |\n| 数据 + CLI 脚手架 | 飞书 \u002F 钉钉 \u002F Slack \u002F Notion ... | ✓ 集合 → [`clis.md`](clis.md) |\n| **GEO Skills** | **本项目自研 + vendor 开源** | ✓ 主战场 → [`plugins\u002Frecomby-geo\u002Fskills\u002F`](plugins\u002Frecomby-geo\u002Fskills\u002F) |\n\n我们做三件事：**集合主流 Agent CLI、集合国内外办公软件 CLI、封装 GEO 专业知识 skills**。\n\n---\n\n## 我们持续投入的主战场：GEO Skills\n\n> **`plugins\u002Frecomby-geo\u002F`（commands + skills + schemas）是本项目长期维护、未来持续优化的主要方向**，MIT 许可证，可商用、可修改、可分发。\n\n我们做的事是把 GEO 领域的专业知识封装成 agent 可调用的 skills，加上完整的 7 阶段协作工作流命令——这是仓库里**我们持续投入、迭代、维护的核心资产**。其中很多结构和方法论参考了 Princeton KDD 2024、Auriti Labs、awesome-geo 等开源工作，我们做的是组装、打磨、面向 AI 员工场景重新封装。\n\n`agents.md` 和 `clis.md` 不是产品的另一部分——它们是**方案架构说明页**：讲清楚我们的 GEO skills 在「业务专家 + Agent + 办公 CLI + Skills」这套 AI 员工方案里处于什么位置，配合哪些 agent \u002F CLI 工作。读者可以从那两页知道生态全貌，但**主战场是 skills**。\n\n---\n\n## 本地化部署 · 数据不出本地\n\n这套方案天然 **Local-first**——这是相比 SurferSEO \u002F Frase \u002F Clearscope 这类必须把客户数据上传到云端的 SaaS GEO 工具，最关键的差异化：\n\n- **Agent 可接本地模型** — CC\u002FCodex 等都支持本地 LLM（Ollama \u002F vLLM \u002F LM Studio）\n- **办公数据不出本地** — 飞书\u002F钉钉等 CLI 在你自己的环境里跑，业务数据不上第三方云\n- **整套方案开源** — vendor 的 skills 全部 MIT \u002F Apache 2.0，可审计、可定制\n- **合规友好** — 国内数据合规、敏感行业、内部资料场景刚需\n\n---\n\n## GEO Skills 清单（核心）\n\n`plugins\u002Frecomby-geo\u002Fskills\u002F` 下封装了 6 个 GEO 专业知识 skill，**模型根据 description 自动匹配调用**——你不直接调用它们：\n\n| Skill | 来源 | 用途 |\n|-------|------|------|\n| `seo-geo-optimizer` | [199-biotechnologies](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002F199-biotechnologies\u002Fclaude-skill-seo-geo-optimizer) (MIT) | 主力，13 个 Python 脚本 |\n| `content-writer` | [toprank](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnowork-studio\u002Ftoprank) (MIT) | 内容生产 |\n| `content-quality-auditor` | [aaron-he-zhu](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Faaron-he-zhu\u002Fseo-geo-claude-skills) (Apache 2.0) | E-E-A-T \u002F 引用度审计 |\n| `internal-linking-optimizer` | aaron-he-zhu (Apache 2.0) | 内链优化 |\n| `keyword-research` | toprank (MIT) | 关键词扩展 |\n| `meta-tags-optimizer` | toprank (MIT) | 标题 \u002F Meta |\n\n加上 `plugins\u002Frecomby-geo\u002Fcommands\u002F` 下 7 个我们自研的 GEO 工作流命令（`\u002F01-intake` 到 `\u002F07-reaudit`），共同构成完整的 GEO AI 员工能力包。**这就是我们对外开源的核心产物。**\n\n许可证详见 [`LICENSE`](LICENSE) 与 [`THIRD_PARTY_LICENSES.md`](THIRD_PARTY_LICENSES.md)。\n\n---\n\n## 配套生态：Agent + 办公 CLI\n\nGEO Skills 装在哪个 agent、跟哪些办公 CLI 配合——这两份是**方案架构说明**，不是产品：\n\n- **[Agent 集合 → `agents.md`](agents.md)** — 主流可加载 skills 的 AI agent CLI：CC、Codex CLI、OpenCode、Cline、Goose、字节 Trae 等\n- **[办公 CLI 集合 → `clis.md`](clis.md)** — 让 agent 接客户业务数据：飞书 \u002F 钉钉 \u002F 企微 \u002F 语雀（国内）+ Slack \u002F Notion \u002F GitHub \u002F Linear \u002F Google Workspace \u002F Jira（国外）\n\n两份让你看清整套 AI 员工方案的全貌（agent 是身体、办公 CLI 是手脚），但**核心要装的是 GEO Skills 本身**。\n\n---\n\n## 为什么 GEO 是验证「AI 员工」范式的最佳战场\n\nGEO 天然**不能全自动化**——这是优势：\n\n- 大模型搜索引擎主动惩罚 AI 拼水文，必须有真实业务洞察才被引用\n- 业务洞察只能由业务专家贡献，AI 替代不了\n- 所以「AI 员工」在 GEO 场景里**只能是协作型**，「AI 替代员工」的伪命题不存在\n\n带来：客户决策方一听就懂、落地阻力小（业务专家不会有被替代恐惧）、价值归属清晰。\n\nGEO 是协作型 AI 员工范式的最佳演示场。\n\n---\n\n## 上手\n\n```bash\n# 1. 在 Claude Code 中安装本插件（GEO Skills + 7 阶段工作流命令）\n\u002Fplugin marketplace add recomby-ai\u002Frecomby-geo\n\u002Fplugin install recomby-geo\n\n# 2. 准备你的项目目录\nmkdir -p clients\u002F\u003Cyour-project>\u002Finputs\n# 把业务资料（PDF \u002F URL \u002F notes）放进 inputs\u002F\n\n# 3. 启动协作工作流\n\u002F01-intake clients\u002F\u003Cyour-project>\n# 按提示依次：\u002F02-audit → \u002F03-gap → \u002F04-content-brief → ...\n```\n\n完整运行流程图：[`plugins\u002Frecomby-geo\u002Forchestrator\u002Frun.md`](plugins\u002Frecomby-geo\u002Forchestrator\u002Frun.md)\n\n> **不用 Claude Code？** —— 在其他支持 skill\u002Fplugin 加载的 agent（见 [`agents.md`](agents.md)）里手动拷贝 `plugins\u002Frecomby-geo\u002Fskills\u002F` 即可加载。\n\n---\n\n## 协作工作流（业务专家视角）\n\n完整 GEO 工作流 7 个阶段，**重点是中段的「专家填写 brief」**——agent 准备好框架，业务洞察必须由你填进去。这是 AI 员工协作本质的体现：\n\n```\n  \u002F01-intake → \u002F02-audit → \u002F03-gap → \u002F04-content-brief\n                                            │\n                                  ┌─────────┘\n                                  ▼\n                       [业务专家填写洞察槽位]\n                                  │\n                                  ▼\n  \u002F05-production → \u002F06-distribution → 发布 → 7 天后 \u002F07-reaudit\n```\n\n各阶段命令文档：[`plugins\u002Frecomby-geo\u002Fcommands\u002F`](plugins\u002Frecomby-geo\u002Fcommands\u002F)\n\n**关键约束**：\n- `\u002F05-production` 在 brief 状态不是 `ready-for-production` 时硬拒绝——专家槽位没填完，agent 不会自动用 AI 内容代填。这是协作的硬门槛。\n- `\u002F02-audit` 用无客户上下文的子 agent 跑可见性基线，模拟陌生用户对 AI 引擎的真实提问。\n- 所有阶段输出通过 JSON Schema 校验后才进入下一阶段。\n\n---\n\n## 项目布局\n\n```\nrecomby-geo\u002F\n├── README.md                         # 本文件（中文）\n├── README.en.md                      # 英文版\n├── agents.md                         # Agent 集合（curated list）\n├── clis.md                           # 国内外办公 CLI 集合\n├── plugins\u002Frecomby-geo\u002F\n│   ├── plugin.json\n│   ├── orchestrator\u002Frun.md           # 完整运行流程图\n│   ├── commands\u002F                     # 7 个工作流命令\n│   ├── skills\u002F                       # 6 个 vendor skills（主战场）\n│   ├── schemas\u002F                      # 4 个 JSON Schema\n│   └── references\u002F                   # Princeton GEO 方法论等参考\n├── THIRD_PARTY_LICENSES.md\n└── .gitignore\n```\n\n技术细节、Schema 契约、接手 agent 须知：见 [`README.en.md`](README.en.md)。\n\n---\n\n## License\n\n本仓库由 Recomby.ai 维护，未来持续投入的主要方向是 `plugins\u002Frecomby-geo\u002F`（commands、4 个 Schema、orchestrator、skills 选集）以及 agents.md \u002F clis.md 两份方案架构页——这些组合方式与封装由我们完成（许多原始内容引自开源社区，见下文与 `THIRD_PARTY_LICENSES.md`），整体采用 **MIT** 许可证，详见 [`LICENSE`](LICENSE)。\n\n6 个 vendor skills 保留原始许可证（MIT \u002F Apache 2.0），详见 [`THIRD_PARTY_LICENSES.md`](THIRD_PARTY_LICENSES.md)。\n\n---\n\n## 工作流参考\n\n完整 7 阶段运行流程图与契约：[`plugins\u002Frecomby-geo\u002Forchestrator\u002Frun.md`](plugins\u002Frecomby-geo\u002Forchestrator\u002Frun.md)（single source of truth）。\n","recomby-geo 是一个面向 GEO 领域的开源 AI 员工解决方案，旨在通过集成 Agent、办公 CLI 和 GEO 专业知识技能包来构建协作型 AI 员工。其核心功能包括集合主流 Agent CLI、国内外办公软件 CLI，并封装 GEO 专业知识 skills，使 agent 能够与业务专家协同工作。技术特点上，该方案支持本地化部署，Agent 可以接入本地模型，确保数据不出本地，且整套方案基于 MIT 许可证完全开源，便于审计和定制。适合需要在保障数据安全的前提下进行 GEO 优化工作的场景，如 SEO 优化、内容生产与质量审核等，尤其适用于对数据合规性有严格要求的企业或行业。",2,"2026-06-11 03:55:54","CREATED_QUERY"]