geo-seo-claude 是一个面向 GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）的 Claude Code 技能：帮任意网站做『被 AI 搜索引用』的优化，而不只是传统 SEO。它通过一组 /geo 斜杠命令做可引用性评分、AI 爬虫访问分析、品牌提及扫描、结构化数据(schema)、平台特定优化、llms.txt 生成，并产出可交付客户的 Markdown/PDF 报告。Python 写（技能 + agent + 脚本），MIT。需说明：作者在 README/简介里同时引流一个付费 skool 社群（教你『把这个卖给真实企业』），带明显的商业/营销成分。
来源：README 顶部/Commands/Key Features；GitHub desc，license MIT 查看 GitHub 仓库 →约 7.5k 星，热度踩在 GEO 这个正在升温的新需求：随着 AI 搜索（ChatGPT/Perplexity/Google AI Overviews）改变流量入口，大家关心『怎么被 AI 引用』而非只做谷歌排名。这个项目把 GEO 审计做成 Claude Code 一键技能、还能出客户级 PDF 报告，并直接面向 GEO 代理/营销人变现，落地性强、话题新，因此快速涨星。
来源：GitHub 7,459 stars / 1,227 forks，created 2026-02-18；README Why GEO Matters分析内容块的『被 AI 引用就绪度』——最佳被引段落约 134-167 词、自包含、事实丰富、直接回答问题，据此给分并给优化建议。
来源：README Key Features（Citability Scoring）/Commands（/geo citability）检查 robots.txt 对 14+ 个 AI 爬虫（GPTBot、ClaudeBot、PerplexityBot 等）的放行/拦截，并给出具体允许/屏蔽建议；还能分析或生成新兴的 llms.txt 标准文件帮 AI 爬虫理解站点结构。
来源：README Key Features（AI Crawler Analysis/llms.txt）/Commands扫描 YouTube/Reddit/Wikipedia/LinkedIn 等 10+ 平台的品牌提及（项目称品牌提及与 AI 可见度的相关性比反链强 3 倍）；并针对不同 AI 平台（ChatGPT vs Google AI Overviews 引用重叠度低）给差异化优化建议。
来源：README Key Features（Brand Mention/Platform-Specific）schema 结构化数据分析与生成、技术 SEO 审计、内容质量与 E-E-A-T 评估；/geo audit 用并行 subagent 做完整 GEO+SEO 审计，/geo quick 给 60 秒可见度快照。
来源：README Commands（/geo schema/technical/content/audit/quick）生成 Markdown 或专业 PDF 报告——含分数仪表、柱状图、平台就绪可视化、配色表格与优先级行动计划，可直接交付客户。
来源：README Key Features（Client-Ready Reports）/Commands（/geo report-pdf）一套 Claude Code 技能 + agent + 脚本的工程（Python）。skills/ 定义 /geo 系列命令的技能逻辑，agents/ 是并行做审计各子项的 subagent（citability、crawlers、brands、schema、technical、content 等），geo/ 与 scripts/ 是抓取分析与评分实现，schema/ 放结构化数据模板，docs/examples/ 是文档与示例，tests/ 测试。安装用 install.sh/install-win.sh（含隔离安装），requirements.txt 管 Python 依赖。运行机制：在 Claude Code 里发 /geo 命令 → 技能调脚本抓取目标站点（robots.txt、内容块、schema、跨平台品牌提及等）→ agent 按 GEO 方法学评分并给建议 → 汇成报告（Markdown/PDF）。它不改你的站点，而是审计 + 给优化清单 + 出可交付报告，定位是 GEO 顾问/代理的生产力工具。
来源：README Architecture/How It Works；tree（skills/、agents/、geo/、schema/、scripts/）中心为项目本体，内环 = 核心功能模块，外环 = 关键技术依赖；按 deep.json 中的 core_features 与 tech_stack.key_deps 自动生成
Claude Code（运行环境）网页抓取 + robots.txt 分析schema/llms.txt 生成PDF 报告生成（图表/仪表）跨平台品牌提及扫描适合：①做 GEO/SEO 代理、要给客户跑审计并出可交付 PDF 报告的人；②营销团队监控并改进自家在 AI 搜索里的可见度；③内容创作者优化内容以更易被 AI 引用；④本地企业/SaaS/电商想被 AI 助手找到、提升实体识别。不适合：不使用 Claude Code 的人；以及把 GEO 指标当确定科学的人——AI 引用机制不透明、各平台差异大，审计建议是经验性而非保证。注意 GEO 仍是新兴领域，方法学与效果会随各 AI 平台变化。
来源：README Use Cases，结合 GEO 新兴性推断仓库以 Claude Code 技能形式维护，无正式 GitHub Release，最近一次更新在 2026-04-29（创建于 2026-02-18）。带 PDF 报告、跨平台品牌扫描等功能，并有 pr-draft-content-signals 等在途内容，处于早期但有一定完成度的阶段。
来源：GitHub 无 releases；pushed_at 2026-04-29；tree（pr-draft-content-signals.md）geo-seo-claude 抓住了 AI 搜索时代的新需求：当流量入口从谷歌排名转向被 AI 引用，GEO 成了真问题，而它把这件事做成 Claude Code 一键技能——可引用性评分、AI 爬虫放行、llms.txt、品牌提及、schema、平台差异审计一应俱全，还能出客户级 PDF 报告直接变现，落地性强，7.5k 星反映了热度。要清醒两点：一是 GEO 仍是新兴且不透明领域，AI 引用机制各平台不同且常变，审计建议是经验性而非保证，README 的市场数据也多为预测；二是它带明显的付费社群引流，开源工具与课程要分清。对做 GEO/SEO 代理或想优化自家 AI 可见度、又在用 Claude Code 的人，它是当前很对路的生产力工具，但别把它的指标当确定科学。
来源：综合 README 定位/功能/商业引流、tree 工程结构、GEO 新兴性的事实判断