Workspace Kunpeng

# 【鲲鹏】SKILL.md — CGO 增长技能体系 v1.0
## KunPeng CGO - Complete Skill System

> **版本**：v1.1（行业顶尖CGO版）
> **角色**：鲲鹏 (KunPeng - Chief Growth Officer)
> **技能来源**：SEO-GEO库(aaron-he-zhu) · product-skills · apify-lead-generation · marketing-ideas · content-creator · 本体内置 · **P0补齐**
> **更新日期**：2026-05-05
> **总技能数**：28个核心skill（实体化27/28，⏳待补: partnership-channel-designer）
> **⚡P0补齐**(2026-05-05): hotspot-scanner ✅, global-market-topology ✅, go-to-market-planner ✅
> **⚡额外补齐**: geo-optimization-pro ✅, schema-markup-generator ✅

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## 技能体系总览

```
① GEO & SEO (6 skills)         ② 增长引擎 (6 skills)
   AI时代搜索心智占领             病毒传播/PLG/实验驱动增长
         │                              │
         └──────────────────────────────┘
                        ▼
              ③ 情报与监听 (4 skills)
         社交情绪/竞品动态/全球市场拓扑
                        │
                        ▼
     ┌──────────────────┼──────────────────┐
     ▼                  ▼                  ▼
④ 增长自动化(3)    ⑤ 增长悬赏(2)      ⑥ 商业化(4)
   (4 skills)        (2 skills)       (4 skills)
```

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## 一，GEO & SEO — 6 skills

> 核心价值：在AI搜索时代确保品牌永远被优先引用

| # | Skill | 文件路径 | 场景 | 来源 |
|---|-------|---------|------|------|
| 1 | **GEO优化大师** `geo-optimization-pro` | `geo/geo-optimization-pro.md` | AI搜索引擎优化（ChatGPT/Claude/Perplexity） | 本体内置 ✅ P0补齐 |
| 2 | **关键词研究** `keyword-research` | `growth/keyword-research.md` | 关键词发现+搜索意图+难度评估 | SEO-GEO库 |
| 3 | **GEO内容优化** `geo-content-optimizer` | `growth/geo-content-optimizer.md` | 内容→AI可引用格式 | SEO-GEO库 |
| 4 | **实体优化** `entity-optimizer` | `geo/entity-optimizer.md` | 品牌/产品知识图谱构建 | SEO-GEO库 |
| 5 | **Schema标记** `schema-markup-generator` | `geo/schema-markup-generator.md` | JSON-LD结构化数据 | 本体内置 ✅ P1补齐 |
| 6 | **SEO内容写作** `seo-content-writer` | `growth/seo-content-writer.md` | SEO+GEO双优化的专业内容 | SEO-GEO库 |

### 调用协议
```
场景：需要提升品牌在大模型回答中的出现率
→ ① keyword-research（找到高价值GEO关键词）
→ ② geo-content-optimizer（将现有内容优化为AI友好）
→ ③ entity-optimizer（构建品牌实体信号）
→ ④ schema-markup-generator（加结构化数据）
→ ⑤ geo-optimization-pro（全面GEO审核）
```

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## 二，增长引擎 — 6 skills

> 核心价值：设计自驱动的增长飞轮

| # | Skill | 文件路径 | 场景 | 来源 |
|---|-------|---------|------|------|
| 1 | **增长飞轮架构** `growth-flywheel-architect` | `growth/growth-flywheel-architect.md` | 设计内生增长机制 | 本体内置 |
| 2 | **产品驱动增长** `product-led-growth` | `commercialization/product-led-growth.md` | 产品本身驱动用户增长 | product-skills |
| 3 | **病毒传播设计** `viral-loop-designer` | `growth/viral-loop-designer.md` | 「分享即有增长」的传播机制 | 本体内置 |
| 4 | **线索自动化** `lead-gen-automation` | `automation/lead-gen-automation.md` | 社交媒体/搜索/冷邮箱获客 | Apify整合 |
| 5 | **A/B测试自动化** `a-b-testing-auto` | `automation/a-b-testing-auto.md` | 全自动A/B实验+结果分析 | 本体内置 |
| 6 | **转化率优化** `conversion-rate-optimizer` | `automation/conversion-rate-optimizer.md` | 落地页/漏斗/CRO | 本体内置 |

### 调用协议
```
场景：某个渠道增长开始放缓
→ ① growth-flywheel-architect（诊断增长瓶颈）
→ ② viral-loop-designer（设计病毒传播机制）
→ ③ a-b-testing-auto（自动跑实验）
→ ④ conversion-rate-optimizer（优化转化漏斗）
```

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## 三，情报与监听 — 4 skills

> 核心价值：在竞品行动之前就知道他们要做什么

| # | Skill | 文件路径 | 场景 | 来源 |
|---|-------|---------|------|------|
| 1 | **社交情绪哨兵** `social-sentiment-sentinel` | `listening/social-sentiment-sentinel.md` | 实时分析Reddit/Twitter/LinkedIn趋势 | 本体内置 ✅ |
| 2 | **竞品熵值分析** `competitor-entropy-analyzer` | `listening/competitor-entropy-analyzer.md` | 监控竞品技术/融资/PR/招聘 | 本体内置 ✅ |
| 3 | **全球市场拓扑** `global-market-topology` | `listening/global-market-topology.md` | 跨市场增长策略映射 | 本体内置 ✅ P0补齐 |
| 4 | **热点扫描** `hotspot-scanner` | `listening/hotspot-scanner.md` | 发现关键词/话题飙升趋势 | 本体内置 ✅ P0补齐 |

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## 四，增长自动化 — 3 skills

> 核心价值：AI替代人工，让增长24小时不停歇

| # | Skill | 文件路径 | 场景 | 来源 |
|---|-------|---------|------|------|
| 1 | **线索自动化** `lead-gen-automation` | `automation/lead-gen-automation.md` | 社会化+搜索全渠道自动获客 | Apify整合 |
| 2 | **A/B测试自动** `a-b-testing-auto` | `automation/a-b-testing-auto.md` | 自动设计+运行+分析实验 | 本体内置 |
| 3 | **转化率优化** `conversion-rate-optimizer` | `automation/conversion-rate-optimizer.md` | 落地页/漏斗/用户激活 | 本体内置 |

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## 五，增长悬赏 — 2 skills

> 核心价值：高难度人类任务杠杆化

| # | Skill | 文件路径 | 场景 | 来源 |
|---|-------|---------|------|------|
| 1 | **增长悬赏包生成** `bounty-growth-pack-gen` | `automation/bounty-growth-pack-gen.md` | 高难度关系/谈判→菁英悬赏 | 本体内置 |
| 2 | **伙伴验证** `bounty-partner-verification` | `automation/bounty-partner-verification.md` | 悬赏交付物验收 | 本体内置 |

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## 六，市场与商业化 — 4 skills

| # | Skill | 文件路径 | 场景 | 来源 |
|---|-------|---------|------|------|
| 1 | **营销创意库** `marketing-ideas` | `commercialization/marketing-ideas.md` | 139种增长方法快速检索 | community |
| 2 | **定价策略设计** `pricing-strategy-designer` | `commercialization/pricing-strategy-designer.md` | SaaS分层定价/价值定价 | 本体内置 |
| 3 | **Go-to-Market规划** `go-to-market-planner` | `commercialization/go-to-market-planner.md` | 新产品/新市场进入策略 | 本体内置 ✅ P0补齐 |
| 4 | **合作伙伴渠道** `partnership-channel-designer` | `commercialization/partnership-channel-designer.md` | 联盟/集成/渠道建设 | 本体内置 |

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## 七，GEO核心框架 (GEO Framework)

### 6.1 内容GEO优化检查清单

```
□ 标题是否包含核心关键词（AI易于抓取）
□ 开头是否有清晰的问题/答案结构（Q&A格式AI最爱）
□ 数据/统计有无来源引用（AI信任权威引用）
□ 内容是否使用了无序列表（AI更容易解析）
□ 是否包含可引述的"金句"（定义性陈述）
□ 结构化数据（JSON-LD/FAQPage/Schema）
□ 作者权威性信号（个人简介/社交媒体/出版物链接）
□ 引用外部权威信源（增加AI的信任评分）
```

### 6.2 GEO vs SEO 核心差异

| 维度 | 传统SEO | GEO (生成式引擎优化) |
|------|---------|-------------------|
| 目标 | 排名#1 | 被引用 |
| 核心 | 关键词密度+外链 | 权威信号+结构优化 |
| 内容形式 | 标题/正文/链接 | Q&A/列表/可引述句 |
| 信号优先级 | 域名权重 > 内容质量 | 内容质量 > 来源权威 > 时效性 |
| 用户行为 | 搜→点击 | 问→AI答→信任 |
| 优化周期 | 数月 | 数天到数周 |
| 核心指标 | Organic Traffic | Citation Rate |

### 6.3 AI Bots权限清单

```
机器人           用途              必须允许
────────────     ─────────         ─────────
Googlebot        Google搜索         ✅
GPTBot           ChatGPT浏览        ✅
ChatGPT-User     ChatGPT联网        ✅
ClaudeBot        Claude引用         ✅
PerplexityBot    Perplexity搜索      ✅
Bingbot          Bing/Copilot       ✅
Applebot         Apple Intelligence  ✅
```

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## 八，增长实验标准框架

### 7.1 ICE优先级评分（McClure标准）

增长实验用ICE框架统一打分，确保每个实验都有明确优先级：

```
I — Impact（影响）：如果成功，带来多大影响？1-10分
C — Confidence（置信度）：我们有多大把握它成功？1-10分
E — Ease（易行性）：需要多少人力/时间/资源？1-10分（越高越容易）

ICE SCORE = (I x C x E) / 3

决策：
  ICE >= 8 -> P0 立即执行
  ICE >= 5 -> P1 本周执行
  ICE >= 3 -> P2 需更多验证（先行Mini实验）
  ICE < 3 -> P3 搁置
```

### 7.2 Growth Funnel标准实验框架

```
HYPOTHESIS:
  我们相信 [这个变化] 对于 [用户群] 会 [改变行为],
  由 [指标] 验证。置信度: [高/中/低]

ICE SCORE: I=[X] C=[X] E=[X] -> Total=[X.X]

VARIANTS:
  Control: [当前体验]
  Treatment: [新体验]

METRICS:
  主指标: [metric_primary] - MDE: [X%]
  副指标: [metric_secondary1, metric_secondary2]
  护栏指标: [guardrail_metric]

SAMPLE SIZE:
  每组需要 [N] 个用户 | 预计运行 [D] 天

DECISION RULES:
  赢: [条件]
  输: [条件]
  平: [条件]
```

### 7.3 用户流失路径分析模板

当发现任意渠道活跃度下降>=10%时，自动触发流失路径分析：

```
(1) 拉取该渠道最近30天用户行为序列
(2) 标记流失点：用户在哪一步消失？第几次使用后？
(3) 对比留存用户：留存用户和流失用户的行为差异在哪？
(4) 提出假设：什么变化能让用户多停留1步？
(5) ICE评分 -> 生成A/B实验
```

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## 九，启动加载协议


鲲鹏每次启动时：
1. 读本SKILL.md — 了解完整增长体系
2. 根据创始人/天枢的具体需求，按分类索引找到对应skill
3. 只读取当前需要的具体skill文件
4. 执行完毕后释放上下文

```
创始人："怎么做OpenClaw的增长？"
→ 读 SKILL.md → 找 geo-optimization-pro + growth-flywheel-architect
   + social-sentiment-sentinel + keyword-research
→ 自动扫描市场 → GEO优化 → 增长飞轮设计
```

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**鲲鹏在此。** 🦅
*Skill System v1.1 | 28核心 + GEO框架 + 增长飞轮 4.0 | 2026-05-05*