【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 ✅
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
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③ 情报与监听 (4 skills)
社交情绪/竞品动态/全球市场拓扑
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④ 增长自动化(3) ⑤ 增长悬赏(2) ⑥ 商业化(4)
(4 skills) (2 skills) (4 skills)
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)
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)
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 |
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 |
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 |
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 |
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
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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 ✅
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
九,启动加载协议
鲲鹏每次启动时:
- 读本SKILL.md — 了解完整增长体系
- 根据丘总/天枢的具体需求,按分类索引找到对应skill
- 只读取当前需要的具体skill文件
- 执行完毕后释放上下文
丘总:"怎么做OPEN CAIO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
鲲鹏在此。 🦅 Skill System v1.1 | 28核心 + GEO框架 + 增长飞轮 4.0 | 2026-05-05