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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.
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-31 | 509 |
| 2026-08-04 | 510 |
| 2026-08-06 | 510 |
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# recomby-geo
## GEO 领域的 AI 员工开源解决方案
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。
> alpha · 零外部依赖 · 零 API Key · [安装与使用](INSTALL.md) · [更新日志](CHANGELOG.md) · [English](README.en.md)
---
## 什么是「AI 员工方案」
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：
```
业务专家 Agent
（你/客户团队，懂业务） （CC / Codex / ...，可接本地模型）
│ │
└──────────── ╳ ─────────┘
│
┌─────────────┴─────────────┐
│ │
办公 CLI 层 GEO Skills
（飞书/钉钉/Slack/Notion…） （← 本项目的主战场）
数据源 + 操作脚手架 专业知识赋能 agent
```
| 角色 | 提供者 | 本项目集合 / 开发 |
|------|--------|--------------------|
| 业务专家 | 你自己 / 客户团队 | — |
| Agent | CC / Codex / OpenCode / ... 生态 | ✓ 集合 → [`agents.md`](agents.md) |
| 数据 + CLI 脚手架 | 飞书 / 钉钉 / Slack / Notion ... | ✓ 集合 → [`clis.md`](clis.md) |
| **GEO Skills** | **本项目自研 + vendor 开源** | ✓ 主战场 → [`plugins/recomby-geo/skills/`](plugins/recomby-geo/skills/) |
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**。
---
## 我们持续投入的主战场：GEO Skills
> **`plugins/recomby-geo/`（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。
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。
`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 / CLI 工作。读者可以从那两页知道生态全貌，但**主战场是 skills**。
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## 本地化部署 · 数据不出本地
这套方案天然 **Local-first**——这是相比 SurferSEO / Frase / 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：
- **Agent 可接本地模型** — CC/Codex 等都支持本地 LLM（Ollama / vLLM / LM Studio）
- **办公数据不出本地** — 飞书/钉钉等 CLI 在你自己的环境里跑，业务数据不上第三方云
- **整套方案开源** — vendor 的 skills 全部 MIT / Apache 2.0，可审计、可定制
- **合规友好** — 国内数据合规、敏感行业、内部资料场景刚需
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## GEO Skills 清单（核心）
`plugins/recomby-geo/skills/` 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：
| Skill | 来源 | 用途 |
|-------|------|------|
| `seo-geo-optimizer` | [199-biotechnologies](https://github.com/199-biotechnologies/claude-skill-seo-geo-optimizer) (MIT) | 主力，13 个 Python 脚本 |
| `content-writer` | [toprank](https://github.com/nowork-studio/toprank) (MIT) | 内容生产 |
| `content-quality-auditor` | [aaron-he-zhu](https://github.com/aaron-he-zhu/seo-geo-claude-skills) (Apache 2.0) | E-E-A-T / 引用度审计 |
| `internal-linking-optimizer` | aaron-he-zhu (Apache 2.0) | 内链优化 |
| `keyword-research` | toprank (MIT) | 关键词扩展 |
| `meta-tags-optimizer` | toprank (MIT) | 标题 / Meta |
加上 `plugins/recomby-geo/commands/` 下 7 个我们自研的 GEO 工作流命令（`/01-intake` 到 `/07-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。**
许可证详见 [`LICENSE`](LICENSE) 与 [`THIRD_PARTY_LICENSES.md`](THIRD_PARTY_LICENSES.md)。
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## 配套生态：Agent + 办公 CLI
GEO 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：
- **[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
- **[办公 CLI 集合 → `clis.md`](clis.md)** — 让 agent 接客户业务数据：飞书 / 钉钉 / 企微 / 语雀（国内）+ Slack / Notion / GitHub / Linear / Google Workspace / Jira（国外）
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**。
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## 为什么 GEO 是验证「AI 员工」范式的最佳战场
GEO 天然**不能全自动化**——这是优势：
- 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
- 业务洞察只能由业务专家贡献，AI 替代不了
- 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
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。
GEO 是协作型 AI 员工范式的最佳演示场。
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## 上手
```bash
# 1. 在 Claude Code 中安装本插件（GEO Skills + 7 阶段工作流命令）
/plugin marketplace add ViryaZheng/recomby-geo
/plugin install recomby-geo
# 2. 准备你的项目目录
mkdir -p clients/<your-project>/inputs
# 把业务资料（PDF / URL / notes）放进 inputs/
# 3. 启动协作工作流
/01-intake clients/<your-project>
# 按提示依次：/02-audit → /03-gap → /04-content-brief → ...
```
完整运行流程图：[`plugins/recomby-geo/orchestrator/run.md`](plugins/recomby-geo/orchestrator/run.md)
> **不用 Claude Code？** —— 在其他Excerpt of 6,177 characters
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matched fp:553f3ecca4bf7311, topic:ai-agent
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