01 · “最近一个月我们整体变好了还是变差了？”
- 主 Skill：
geobase-brand-health - API 规划：
geo.brand（标识和新鲜度）→brand.overview（环比）→ 仅趋势矛盾时llm.trend - 判别规则：区分百分点与相对增幅；按曝光、Top1/Top3、AI声量、口碑逐项比较；指标不一致时写“结构性分化”，不强行判“全面变好”。
- 输出：一段总结、核心变化表、3 个疑问、需要下钻的 1-2 个方向。
02 · “我们在豆包表现不错，为什么 DeepSeek 差？”
- 主 Skill：
geobase-platform-scenarios - API 规划：
geo.brand→llm.comparison（同周期跨平台）→llm.topic+llm.intention（按主题/意图找差异）→llm.prompt（定位具体问题）；仍不足时prompt.analysis.detail查看回答。 - 分支：若某平台监控关闭或近期未更新，提示“数据不可比”，不能判平台算法偏好。
- 输出：差异最大的主题和问题、原文例证、可能的内容差距、下一步验证。
03 · “AI 推荐里有哪些问题没出现我们，却有竞品？”
- 主 Skill：
geobase-competitive-gaps - API 规划：
geo.brand→geo.competitors+brand.prompt→llm.prompt（筛未命中、低位次）→prompt.analysis.detail（位置为 0 且 Top3 竞品非空） - 分支：
competitorsTop3没有数据时，只输出“品牌缺席的问题”，不要假装识别竞品赢家。 - 输出：每个机会含问题/平台/日期/品牌位次/出现竞品/回答摘要/后续研究方向。
04 · “我们是否在选购推荐场景弱于品牌认知场景？”
- 主 Skill：
geobase-platform-scenarios - API 规划：
llm.intention→llm.topic→llm.prompt；必要时brand.topic与brand.prompt获取已有监控分类。 - 分支：如果意图字段落在“未知”或没有相关监控问题，说明分类覆盖不足，不能当作市场真实需求比例。
- 输出：已监控场景的曝光、Top3、命中量与平均位次比较，列出 5 个需继续监控的建议问题（当前 API 无法新增监控问题）。
05 · “哪个 AI 平台最近掉得最明显？”
- 主 Skill：
geobase-platform-scenarios - API 规划：
llm.trend→llm.comparison，出现异常时再用llm.topic或llm.prompt。 - 输出：下降幅度、趋势持续时间、不同平台的可比性、需要人工确认的异常。
06 · “哪些被 AI 高频引用的页面没有提我们？”
- 主 Skill：
geobase-citation-insights - API 规划：
source.citation.list（isBrand=2, 按citeTotal排序）→ 可选按平台/域名/网页类型缩小；完整翻页后按引用次数、平台覆盖、相关问题列出候选。 - 重要限制：无法从 URL 直接推出网站能否联系、内容是不是可编辑、是否值得购买软文，需外部人工评估。
- 输出：机会 URL 清单、相关监控问题、推测内容缺口、建议先做什么核验。
07 · “AI 为什么总说我们价格贵？”
- 主 Skill：
geobase-reputation-analysis - API 规划：
prompt.analysis.detail（负面情感、情感词“贵”等）+llm.prompt（确认问题分布），必要时source.citation.list寻找包含品牌的来源线索。 - 分支：如果“价格贵”只见于一条回答，不夸大成持续趋势；情感词缺失时检查原文并说明不可量化。
- 输出：负面认知涉及的问题与回答证据、重复程度、澄清所需的真实产品事实清单。
08 · “帮我做本周品牌 GEO 周报，下周重点做什么？”
- 主 Skill：
geobase-brand-health+geobase-operations-planner - API 规划：
brand.overview+llm.comparison，若出现单点风险，再补llm.prompt、prompt.analysis.detail或source.citation.list。 - 输出：变化→异常→证据→ 3 个具体工作项（负责人可留空）→下次复盘的指标。
09 · “我只有 5 篇内容预算，先做哪几个主题？”
- 主 Skill：
geobase-platform-scenarios+geobase-citation-insights+geobase-operations-planner - API 规划：
llm.topic+llm.intention找弱势主题 →llm.prompt找具体问题 →source.citation.list看被引用内容 → 生成 5 份内容 brief。 - 优先逻辑：先满足已监控问题覆盖和品牌相关性，再考虑缺口规模、证据质量、内容可控性；没有实际用户搜索量就不输出“预估流量”。
- 输出：每篇内容的主题、目标问题、应补的事实、参考来源、验证指标。
10 · “请给我一份可执行的 GEO 30 天计划，顺便说明怎么复盘效果”
- 主 Skill：
geobase-agent-router协调brand-health+platform-scenarios+competitive-gaps+citation-insights+operations-planner；如含口碑风险再接入reputation-analysis。 - API 规划：先
brand.overview+llm.comparison定位重点，再有选择地用llm.topic/llm.intention/llm.prompt/prompt.analysis.detail/source.citation.list下钻。 - 输出：当前问题清单、证据、优先级、30 天任务、每项可观察指标；效果变化只能在后续监控中验证，不能承诺排名结果。
跨 Skill 共用最终答案样式
- 一句话结论：先明确回答用户的问题。
- 本次数据范围：品牌、平台、时间、最后监控日、样本或覆盖局限。
- 最重要的 3-5 个发现：事实、API 字段、对应问题/日期/URL（如有）。
- 原因与不确定性：把数据支持的判断与需要验证的假设分开。
- 运营安排：建议动作、优先级、可验证结果、复盘时间。
- 未能完成部分：未取到的数据、需要人工/外部工具执行的动作。