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dataforseo-content-generation-api
使用DataForSEO内容生成工具生成和完善文本，用于“元标签生成”、“改写”和“摘要”。
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Skill 资源库
AI Skill 资源库
把 Skill 的源码、资源快照、README、包体和安装信号放进一个可搜索、可筛选的公开目录。
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dataforseo-merchant-api
使用DataForSEO Merchant收集市场和产品情报，用于“价格监控”、“产品研究”和“卖家分析”。
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dataforseo-serp-api
从DataForSEO（任务或实时）获取“排名跟踪”、“获取Google搜索结果页面”和“SERP监控”的本地化搜索结果页面。
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geo-citability
AI引用评分和优化。分析网页内容以确定AI系统（如ChatGPT、Claude、Perplexity、Gemini）引用或引用页面段落的可能性。提供一个引用评分（0-100），并给出具体的改写建议。
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lev-social
多平台社会研究：通过Bird CLI进行Twitter/X的研究，通过PostCrawl进行Reddit/TikTok的研究；汇总结果并生成情感/趋势报告。
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writing-substack
创建吸引人的Substack笔记，以建立社区并增加订阅者。当被要求撰写Substack笔记、Substack的短篇内容或帮助制定Substack增长策略时使用此技能。触发条件包括对Substack笔记、笔记创意或提高Substack参与度的内容的需求。
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asymptotic-marketplace-effects
识别市场价值在达到流动性阈值后饱和的情况，此时单纯增加供应量不再改善用户体验，需要构建非网络性的护城河
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bandwagon-effects
识别并抵制仅仅因为他人如此就采纳某种信念或行为的倾向，而不考虑其背后的证据
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dataforseo-keywords-data-api
使用DataForSEO关键词数据检索“关键词研究”、“搜索量”和“广告规划”的关键词指标和趋势。
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dataforseo-domain-analytics-api
使用DataForSEO Domain Analytics丰富和分析域名，以进行“技术栈检测”、“域名研究”和“线索丰富化”。
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dataforseo-app-data-api
使用DataForSEO App Data收集应用商店情报，用于“ASO”、“应用评论”和“应用市场研究”。
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geo-schema
Schema.org结构化数据审核和生成，优化了AI可发现性——检测、验证并生成JSON-LD标记
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shell-method-scenario-planning
通过多个可能的未来情景来应对战略不确定性，而不是单一的预测。这一框架由荷兰皇家壳牌公司开发，它用2-4个丰富的叙述替代了单点预测，这些叙述代表了由关键不确定性定义的真正不同的未来。
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2x2-matrix-approach
通过在垂直轴上交叉两个高影响力、高不确定性变量来生成四个不同的未来情景
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availability-heuristic
通过在依赖生动的轶事之前寻求基础比率数据来纠正由心理上可获得的例子所扭曲的概率和频率判断
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BCG Growth-Share Matrix
根据市场增长率和相对市场份额对各业务部门进行分类，以优先分配资源
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dataforseo-labs-api
使用DataForSEO Labs运行SEO研究工作流程，包括“竞争研究”、“关键词想法”和“市场分析”。
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dataforseo-onpage-api
使用DataForSEO OnPage（任务+ Lighthouse）爬取并审核网站，以进行“技术SEO审核”、“站点爬取”和“页面健康”检查。
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geo-content
内容质量和AI引用的E-E-A-T评估 — 评估经验、专业性、权威性、可信度以及内容结构
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geo-technical
技术SEO审核，包括特定地理位置的检查——可爬取性、可索引性、安全性、性能、服务器端渲染(SSR)以及AI爬虫访问
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reddit-growth
通过真实的人类风格互动促进Reddit社区增长。在寻找高意图帖子、检查子版块规则、撰写以价值为先的回复以及报告运行总结时使用。适用于任何针对特定社区的应用程序、产品或服务。
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2x2-scenario-matrix
简单直观的情景规划框架，将两个关键不确定性因素映射到垂直轴上，从而生成四个不同的可能未来
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backcasting-from-desired-futures
当你需要从一个雄心勃勃的未来目标反向规划，以确定所需的步骤时
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belief-network-effects
认识到信念和思想的价值随着被接受程度的提高而增加，这为思想创造了动力，无论其内在真实性如何
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