技能介绍

问题从哪来

Google 的 Knowledge Graph 决定 Knowledge Panel、富结果和实体相关排序；大模型在生成答案前也会先把查询解析到实体。若系统无法稳定识别「你是谁」，再好的内容也难被引用——这是 SEO 与 GEO（生成式引擎优化）里常被低估的一层。

实体指被人、组织、产品与概念等可被区分的「东西」：搜索引擎和 AI 是否把你当成同一个对象，取决于结构化数据、知识库条目、跨平台 NAP+E 一致性、内容侧信号、第三方提及，以及面向 AI 的定义与消歧。

技能如何工作

本技能负责审计、构建与维护实体身份，典型流程包括：

实体发现：确认名称、主域名、已知社媒/档案与主题关联。
六类信号审计：对照约 47 项检查清单，对每类给出 Pass / Fail / Partial，并写明补洞动作。六类为：结构化数据、知识库（Wikidata/Wikipedia 等）、一致 NAP+E、内容型实体信号、第三方实体信号、AI 专用信号（定义清晰、消歧、可验证主张、可抓取）。
报告与路线图：输出缺口分析、Top 5 优先动作（影响×工作量）、分阶段建设路线，并可做 AI 解析测试（系统是否能把品牌说对）。

契约上，它是 memory/entities/ 下规范实体档案的唯一写入方；档案 frontmatter 需符合 Entity-GEO Handoff Schema，供下游如 geo-content-optimizer、serp-markup-builder 消费。无 API 时可用本地 kg.py 做 Wikidata QID reconcile、pageviews.py / gdelt.py 作关注度与提及趋势证据（趋势参考，非权威分）。

边界与注意

对个人实体写入规范档案前，若可能涉及 EU/EEA/UK 居民，需先确认 GDPR 等合法依据；若 memory/audits/gdpr-purges.md 曾有该实体清除记录，不得静默重建。
缺 AI 监控或 Knowledge Graph 工具时，相关项标为 user-to-run，用用户提供的观察继续审计。
实体真相厘清后，常见下一步是 serp-markup-builder；若 AI 认知缺口大，可考虑 geo-content-optimizer 或补 About/创始人页的 content-writer。