品牌GEO体检助手

技能文档

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name: brand-abi-check
description: 品牌GEO体检。输入品牌名，查询该品牌在 DeepSeek、豆包、千问、元宝等主流 AI 模型中的 AI 品牌指数（ABI）、六大维度评分（可见度/情绪/推荐权重/理解深度/叙事一致性/意图覆盖）、核心负面归因与改善建议，输出可分享的健康度诊断报告。当用户需要查询"品牌在AI里的表现"、"品牌AI指数"、"GEO"、"品牌GEO"、"AI可见度"、"GEO指数""品牌AI健康度"、"AI品牌排名"时使用。
title: 品牌GEO体检助手
category: 金融投资
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# 品牌GEO体检报告

## 任务目标
- 输入品牌名，通过 aibrandindex.cn 公开接口获取该品牌的 AI 品牌指数（ABI）与六大维度实测数据
- 输出"品牌在 AI 世界里的健康度概要"：指数 + 六维评分标签 + 一句话要点（负因归因/建议/趋势均只给概要，不给明细数据）
- 核心原则：**数据全部来自真实 API，LLM 只负责解读，绝不编造数据；全文不输出任何更新时间**

## 数据源
| 用途 | 接口 |
|------|------|
| 品牌收录检索 | `GET https://www.aibrandindex.cn/api/brands/search?name={urlencoded}` |
| 品牌详情（概要） | `GET https://www.aibrandindex.cn/api/brands/{id或name}?mode=summary` |

- 两个接口均无需鉴权，返回 JSON
- 检索接口 404 表示未收录
- **详情必须带 `?mode=summary`**：只返回概要字段（品牌信息、ABI、六大维度、keyIssues/suggestions、趋势方向），**接口层已剔除所有时间字段（`*_last_updated`）与平台/分析等明细数据**
- 兜底：`scripts/lookup.sh`/`normalize.py` 会再做一次白名单裁剪，即使后端返回全量也不会外泄细节与时间

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## 技能工作流

### 步骤1：确认输入

确认品牌名必填项，缺失时按要求澄清；行业自动识别，输出语言默认中文。

### 步骤2：查询数据

调用检索接口确认品牌收录，再调详情概要接口获取 ABI 与六维数据；未收录或收集中时走降级流程。

### 步骤3：生成报告

按输出契约浓缩为概要报告，不编造数据，全文不输出更新时间。

## 需求契约

### 必填输入
- **品牌名**（1 个，中文/英文均可，如 `京东`、`NIO`）
- 缺失 → 澄清："请提供完整品牌名（中/英文均可），例如：蔚来、NIO。"

### 选填输入 / 默认值
| 字段 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| 目标 AI | 全部主流模型（DeepSeek/豆包/千问/元宝） | 不单独过滤平台 |
| 行业 | 自动识别 | 不要求用户提供 |
| 输出语言 | 中文 | 跟随用户 |

### 推断规则
- 品牌名去空格后直接作为检索词；英文名不强制小写（接口内部做匹配）
- 用户给的是别名/简称（如"特斯拉"）时，直接按原文检索，不自行改写

### 澄清提问（一次最多 2 个）
1. "请提供完整品牌名（中/英文均可）"
2. 若品牌名明显是一个行业而非品牌（如"新能源汽车"），提示："这是行业分类，请提供具体品牌名，如 比亚迪、蔚来。"

### 校验规则
- 品牌名去空格后非空
- 收录校验：检索接口返回 404 → 进入"未收录"降级流程
- `status` 字段非 `active`（如 `apply` 收集中）→ 提示"品牌数据收集中，请稍后再试"

### 输出契约
- **快速模式**：ABI 指数 + 六维一句话解读 + 一句总结（10 行内）
- **深度模式**：体检概要报告（见下）
- **只出概要，不给细节数据**：不输出历史数值序列、归因/建议明细列表、evidence 清单等原始数据，一律浓缩为概要
- **全文不输出任何更新时间**（含总体数据与各维度更新时间），报告末尾免责声明固定为："由 aibrandindex.cn 实测，仅供参考，不构成经营决策依据。"
- 报告语种默认跟随用户（中文）

### 边界与降级
- 品牌未收录 → 输出："当前品牌暂未收录"，**不自动伪造报告**
- 某维度无数据 → 显示 `--`，不猜测补值
- 详情接口超时/失败 → 提示重试，不输出半成品

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## 工作流程

### 流程选择
| 模式 | 适用场景 | 输出 |
|------|---------|------|
| **快速模式** | 用户只想知道品牌大概的 AI 健康度 | ABI 圆环值 + 六维一句话 + 总结 |
| **深度模式** | 用户要做决策/写报告/深度了解 | 体检概要报告（默认模式） |

深度模式为默认；用户明确表示"简单看看/快速/一句话"时走快速模式。

### 阶段 1：需求收集
按"需求契约"核对必填/选填；缺失时澄清提问（一次最多 2 个）。

### 阶段 2：数据获取
1. 调用检索接口确认收录：`/api/brands/search?name={urlencoded}`
   - 404 → 输出未收录降级文案，流程结束
   - 成功 → 拿到 `id`
2. 调用详情接口（概要模式）：`/api/brands/{id}?mode=summary`（优先用 id，失败可用原始品牌名）
3. 用 `scripts/normalize.py`（或 LLM 直接按概要响应解析）归一化，**概要字段集**为：
   - `ai_brand_index` → ABI 指数
   - `ai_metrics.visibility/sentiment/recommendation_weight/knowledge_depth/narrative_consistency/intent_coverage` → 六大维度
   - `keyIssues` / `suggestions` → 负面归因 / 建议（仅用于概括，不得逐条复述）
   - `trend_direction` → 趋势方向（up/down/flat，脚本/接口已算好，LLM 不得自行推导）
4. 校验 `status` 字段；非 `active` → 输出"数据收集中"提示，流程结束

### 阶段 3：报告生成（深度模式）
按 `references/report-prompt.md` 的提示词模板生成概要报告，顺序：
1. ABI 指数及区间解读（参照 `references/assessment-rules.md` 的分级：≥60 健康 / 40-60 中等 / <40 待提升）
2. 六大维度逐项：实测值 + 评级标签 + 一句话人话解释（词表见 `references/metrics-glossary.md`）
3. 核心负面归因概要（数据来源 `keyIssues`，1-2 句概括，**不给明细列表**）
4. 改善行动建议概要（数据来源 `suggestions`，1-2 句概括，**不给明细列表**）
5. 趋势摘要：`trend_direction` 转译为"升/降/平"，**只给结论不展示任何数值**
6. 免责声明（**不含更新时间**）

> 生成全程遵守：只给概要，不输出细节数据/原始序列/evidence 明细；全文不含任何更新时间。

### 阶段 4：输出与引导
- 输出报告（快速模式输出精简版）
- 报告末尾："竞品对比、GEO行动清单等深度数据，访问AI品牌指数官网:www.aibrandindex.cn"

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## 资源索引
- `references/assessment-rules.md` - 分数区间→评级标签/人话解读映射（ABI 分级 + 六维评级）。**何时读取**：阶段 3 报告生成时
- `references/metrics-glossary.md` - 六大维度词表（什么是可见度/推荐权重…）。**何时读取**：阶段 3 写维度解读时
- `references/report-prompt.md` - 报告生成提示词模板。**何时读取**：阶段 3 生成报告时
- `scripts/lookup.sh` - 调用检索+概要详情接口的 shell 脚本，输出前做白名单收敛。**可选**：环境无 curl 时可由 LLM 直接 fetch `?mode=summary` 接口
- `scripts/normalize.py` - 详情响应白名单收敛脚本，**只输出概要字段集**（剔除时间与明细）。**可选**：仅环境支持 Python 时使用，效果与 LLM 直连概要接口相同

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## 注意事项
1. **不编造数据**：所有数字必须来自 API 响应。接口无值显示 `--`，宁缺毋滥
2. **优先脚本或 LLM 直连概要接口均可**：脚本是可选增强；无 Python/curl 环境时，LLM 直接调用 `https://www.aibrandindex.cn/api/brands/{id}?mode=summary`，响应本身已是收敛后的概要字段
3. **评级映射必须引用 assessment-rules**：不同维度阈值不同（可见度 vs 推荐权重 vs 情绪），不可混用
4. **只出概要**：报告只给 ABI 指数、六维评分与标签、一句话要点；不输出细节数据（历史数值序列、归因/建议明细、evidence 清单）
5. **不输出更新时间**：ABI 数据为定期更新型，但报告一律不写时间（含总体与各维度更新），避免误导用户以为是实时数据
6. **免费边界**：本 Skill 只输出体检概要，竞品差距/GEO 行动清单等深度数据引导到官网付费服务
7. **合规**：报告属于"数据+AI 解读"，需附"仅供参考，不构成经营决策依据"声明

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## 使用示例

### 示例 1：深度体检（默认）
```
用户：查一下蔚来的品牌AI表现

Skill 执行：
1. 检索 /api/brands/search?name=蔚来 → 命中 id
2. 拉取概要详情 /api/brands/{id}?mode=summary → 仅品牌信息 + ABI + 六维 + 趋势方向
3. 生成概要报告：
   - ABI 指数 72（健康）
   - 六维：可见度 88 极高 / 情绪 64 偏正面 / 推荐权重 45 需提升 …
   - 趋势：近 8 周稳步上升（不展示数值序列）
   - 要点：最需关注售后网络覆盖，最该先做加大三四线城市换电站布局
   （全程不含更新时间，不给归因/建议明细列表）
```

### 示例 2：快速模式
```
用户：简单看看 京东 在AI里表现怎么样
Skill 执行：仅输出 ABI + 六维一句话 + 总结（10 行内）
```

### 示例 3：品牌未收录
```
用户：帮我体检 我的私人小店
Skill 执行：检索 404 → 输出"暂未收录，欢迎免费提交品牌信息"+ 提报入口，不伪造报告
```

使用说明

# 品牌GEO体检助手

输入品牌名，查询品牌在主流 AI 模型中的 AI 品牌指数（ABI）与六大维度评分，输出健康度诊断报告。

## 适用场景

- 查询「品牌在 AI 里的表现」「品牌AI指数」「AI可见度」
- GEO 优化前的健康度摸底与改善建议

## 最简用法

```text
帮我做个品牌GEO体检：蔚来
```

## 说明

- 数据来自 aibrandindex.cn 公开接口，LLM 只负责解读，不编造数据
- 六大维度：可见度/情绪/推荐权重/理解深度/叙事一致性/意图覆盖
- 支持快速模式（10 行内）与深度模式（体检报告）

如何安装此技能？

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