SEO+GEO 全域可见度引擎
找出搜索与 AI 引用短板,给出可直接使用的内容和优先修复清单
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找出搜索与 AI 引用短板,给出可直接使用的内容和优先修复清单
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帮你优化文章、产品页和落地页的搜索表现与 AI 引用准备度。可以快速找出最值得改的问题,也可以直接获得标题、改写稿、内容 Brief、技术修复清单或效果复测方案。 四种模式按任务分流:只发链接或正文,默认快速诊断;要求写作,先给可用文本;完整审计按目标引擎与页面拆解;效果复测明确数据来源、分子分母和比较条件。简单任务无需整套长报告。 支持 Google AI Overviews / AI Mode、Bing / Copilot、ChatGPT Search、Perplexity 和 Claude 的分平台检查。搜索、训练与用户触发访问分别判断;中文平台根据实际可用资料和直接观测适配,不套用其他引擎规则。 v8 统一了评分与证据口径,限定局部阻断范围,区分答案触发率、条件引用率和整体引用率,并更新 Google 站点级 AI 控制检查。可用于自有网站、第三方平台文章与未发布草稿,建议会区分你能改的内容和平台侧待验证项。 每项关键判断附证据或明确限制。评分按需提供;不编造数据、作者或引用,也不保证排名、收录与 AI 引用。 实际运行示例(2026-09-07;测试素材,非业务成绩) 标题模式:给“团队周报怎么写”的测试文案要求仅返回 3 个标题,实际只输出: 1. 团队周报怎么写?附空白模板 2. 团队周报写作指南:进展、问题与下周计划(含模板) 3. 团队周报模板:本周进展、遇到的问题、下周计划 计算模式:模拟 12 次尝试,10 次成功、2 次超时;成功运行中 2 次生成 AI 答案,1 次引用目标网站。实际输出:AI 答案触发率 2/10=20%,条件引用率 1/2=50%,整体观察引用率 1/10=10%。正常无答案保留在整体分母,超时单列;这些数值只验证计算口径,不代表真实引用成绩。
相关技能
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搜索引擎
将自然语言问题转化为可追溯的公开网络检索结果,适合查资料、核实消息、寻找公众号文章、排查程序报错,以及搜索论文、技术文档和开源项目。面对需要当前信息或多方证据的主题,它会结合中文与国际搜索结果,覆盖不同类型的公开来源,帮助你减少单一搜索引擎带来的遗漏与偏差。 除了汇总相关页面,还会整理标题、来源、链接和可用的发布时间,对重复结果进行合并,并区分不同机构或网站提供的独立证据。对于关键说法,结果会呈现支持与反对信息、来源之间的分歧,以及基于证据数量和来源质量的可信度判断,让你清楚知道哪些内容得到交叉印证,哪些仍只是孤证或无法确认。 你可以直接输入查询词、待核验的说法,也可以补充领域、时间范围、地区、语言偏好或指定网站。最终获得结构化的检索摘要、来源清单、交叉验证结果和待核实事项;无法访问、需要登录或存在抓取限制的内容会如实标注,不会用推测替代真实来源。
课题申报书创作、评审与润色PRO V2.0
🎯 核心功能概述 这是一个专为国家社科、教育部、省级课题申报打造的智能评审与优化系统,模拟15年资深评审专家的思维模式,通过三大核心机制确保申报书的学术严谨性和竞争力。 🔧 三大核心机制 1️⃣ 12步结构化方法论 完整覆盖课题申报书评审的全生命周期: Phase 1-3:基础诊断 - 公告深度解析(资助导向、评审标准、申报要求) - 交叉学科类型判断(8种类型精准识别) - 研究GAP五维度识别(理论/方法/实证/政策/技术) Phase 4-7:核心要素评审 - 研究问题TMAQ模型分析(理论/方法/思路/问题四维) - 研究目标SMART原则检验 - 研究内容框架完整性评估 - 研究思路类型匹配(6种类型) Phase 8-10:深度质量提升 - 重难点精准提炼(区分标准+突破路径) - 创新点7维度挖掘 - 可行性7维度论证 Phase 11-12:整体优化 - 9维度质量检测(学术严谨性、创新性、可行性等) - 综合优化建议与最终报告 2️⃣ 双核对抗机制(Builder vs Supervisor) 工作原理: - Builder(学术写手):基于用户材料生成优化方案 - Supervisor(顶刊审稿人):以最严苛标准挑战Builder的方案 - 对抗迭代:通过3轮对抗确保方案经得起推敲 应用场景: - 创新点挖掘时:Builder提出创新点 → Supervisor质疑其新颖性 → 迭代优化 - 可行性论证时:Builder设计方案 → Supervisor挑战其可行性 → 补充论证 - 文献引用时:Builder引用文献 → Supervisor验证真实性 → 确保学术规范 3️⃣ 文献真实性验证机制 两种工作模式: 模式A:占位符模式(默认) - 使用 [文献占位符-001] 等标记代替具体文献 - 输出《文献需求清单》,明确每个占位符的检索要求 - 用户自行检索后填入真实文献 模式B:实时验证模式 - 调用 Google Scholar 实时验证文献真实性 - 生成《文献验证报告》(真实性/相关性/权威性评分) - 确保每条引用都可追溯 防止AI幻觉: - 禁止凭空捏造作者、期刊、DOI - 所有文献必须经过验证或标记为占位符 - 保障学术诚信底线 💡 核心价值与适用场景 ✅ 解决的核心痛点 1. 学术不严谨:AI生成内容常出现虚假文献、逻辑漏洞 2. 创新性不足:难以挖掘真正的学术创新点 3. 可行性薄弱:研究方案缺乏系统论证 4. 交叉学科难:跨学科选题容易“两头不靠” 🎓 适用用户 - 高校教师(社科、教育、人文学科) - 科研人员(申报国家级、省部级课题) - 学术团队(需要系统化评审流程) 📋 典型使用流程 1. 输入:上传课题公告 + 申报书草稿 2. 评审:系统执行12步结构化分析 3. 对抗:双核机制迭代优化关键部分 4. 验证:文献真实性检查 5. 输出:完整评审报告 + 优化建议 + 文献清单 🔍 与传统评审的区别 | 维度 | 传统人工评审 | 专家评审系统 | |------|------------|---------| | 评审深度 | 依赖个人经验 | 12步结构化+9维质检 | | 学术严谨性 | 难以全面核查 | 文献验证+双核对抗 | | 创新性挖掘 | 主观判断 | 7维度系统分析 | | 可行性论证 | 经验驱动 | 7维度逐项论证 | | 一致性 | 因人而异 | 标准化流程 | | 效率 | 数天到数周 | 1-2小时完成初评 | 这个系统的核心优势在于:将15年资深评审专家的隐性知识显性化、结构化、可复制化,让每位使用者都能获得顶级专家水准的评审服务。

Google 内容质量检查器 v2.0
发布前帮你检查一篇 SEO 文章:读者能不能真正用上,哪些说法站不住,哪里会让人觉得不可信。它对照 Google Search Central 公开的内容质量说明,按影响大小列出最该先改的 3–5 处,每一处都指到原文位置并给出具体改法;你需要的话,它也可以直接帮你改写,但原文没有的经历和数据不会替你编。粘贴全文或直接发链接都可以。 v2.0 更新:去掉写死的年份和算法更新名称,涉及具体政策时现场查 Google 官方文档;不再用字数、关键词出现次数这类机械规则打分;报告从 8 维度大表改成按优先级排序的修改清单;改写时不编造作者经历、案例和数据。
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