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生成引擎优化审计

zubair-trabzada/geo-seo-claude

通过识别业务类型、抓取关键页面并调度五个分工清晰的子代理分析 AI 可见性、平台适配、技术架构、EEAT 内容与 schema，最终生成综合 GEO 得分与优先改进建议。

LLM结构化输出策略

llm-structured-output

sickn33/antigravity-awesome-skills

指导如何通过严格 schema、数据提取提示、多厂商（OpenAI、Anthropic、Google）与本地模型的结构化输出配置，结合验证、重试与日志，可靠获取可直接入代码的 JSON/枚举数据。

类型安全的AI代理

sickn33/antigravity-awesome-skills

PydanticAI 将 Pydantic 的类型校验带到 LLM 代理中，通过结构化输出、依赖注入与多模型接入，让 Python 团队在构建、测试和复用智能客服或流程机器人时保持正确性与可测性。

领域知识提取工具

bdistill-knowledge-extraction

sickn33/antigravity-awesome-skills

通过实时 AI 会话或本地 Ollama 开源模型提取结构化、打分的领域知识，生成可搜索的参考数据集和适配传统机器学习的输出，无需额外 API 密钥。

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