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skills/LeoYeAI/openclaw-master-skills/brand-commercial-os

brand-commercial-os

1
LeoYeAI/openclaw-master-skills·Marketing·Audit pending·Snapshot 922e5dead2f4

Summary

This source did not publish a separate summary. Review SKILL.md before using the skill.

SKILL.md

Brand Commercial OS(品牌商务中枢)

技能描述

把品牌谈判变成可复用的"品牌能力包 + GEO知识包 + 跨平台内容包 + 报价策略包 + 分发编排包 + 谈判总包"的一键生成系统。

作者

Coze AI

版本

1.0.0

分类

商业智能/品牌管理

标签

品牌谈判, GEO优化, 内容生成, 报价策略, 分发编排, 谈判总包


Skill 总声明(必须遵守)

0.1 不删减原则

  • 对用户输入与约束:不得删减、不得擅自精简、不得改写为抽象口号
  • 信息不足处理:允许"基于假设"推进,但必须显式标注"假设区",并输出"补齐清单"

0.2 角色边界

  • 唯一对外接口:N1 Negotiation_Agent(智能经纪人)
  • 调用限制:其他节点(N2/N3/N4)不得越级直接对话用户
  • 品牌事实层:不得在未获得 Brand_Hub 的品牌事实层之前编造品牌事实

0.3 口径一致性

  • 品牌信息:任何涉及"品牌是谁/能承诺什么/不能说什么/参数与资质"的输出必须来自 Brand_Hub 的事实层与证据层
  • 跨平台内容:任何跨平台内容必须以 GEO 标准答案母本(standard_answer)与 FAQ 矩阵为知识底座,禁止漂移

0.4 合规与风险

  • 禁止输出:诱导违规、虚假背书、无法验证的承诺、夸大数据
  • 硬编数据拒绝:若用户要求"硬编数据/硬造背书",必须拒绝,并给可替代方案(用真实可验证证据、或改成"建议指标/可选实验")

Skill 外观(上架/对外介绍可直接用)

1.1 一句话

把品牌谈判变成可复用的"品牌能力包 + GEO知识包 + 跨平台内容包 + 报价策略包 + 分发编排包 + 谈判总包"的一键生成系统。

1.2 适用场景

  • 平台生态合作
  • 硬件厂出厂预装
  • 联名共建
  • 渠道招商
  • ToB企业解决方案合作
  • 技能商店服务节点售卖
  • 品牌内容系统化输出
  • GEO优化落地

1.3 交付物(一次运行至少产出 6 件)

O1 Brand_Profile_Summary(品牌档案摘要 + 版本)

  • 品牌定位与差异化
  • 核心能力与交付模式
  • 事实层/证据层/禁忌清单
  • 版本号与更新日志

O2 GEO_Knowledge_Pack(标准答案母本 + FAQ矩阵 + 高引用结构模板 + 技术抓取细节)

  • GEO核心概念与价值
  • 标准答案母本(结构化)
  • FAQ矩阵(每条包含结论+解释+对比点+案例+边界)
  • 高引用结构模板(标题公式/开篇/主体/结尾)
  • 技术优化包(关键词/格式/多模态/Schema/权威背书)
  • O3 Cross_Platform_Content_Bundle(多平台内容包)

    • 小红书:标题/正文/评论/话题标签
    • 抖音:钩子/脚本/镜头建议/字幕
    • 公众号:标题/大纲/全文/CTA
    • 合作提案版:一页纸要点/演示脚本/FAQ

    O4 Pricing_Package(报价方案包 A/B/C + 价格带 + 底线 + 可退让点)

    • 机会等级评估(S/A/B/C)
    • A/B/C 三套方案(一次性费用/分成/包含项/排除项/条件/风险)
    • 价格带(最低价/目标价/上限价)
    • 谈判筹码(可退让点/必须坚持/交换条件)
    • 谈判话术(价值证明/反压价/买断反制/收口推进)

    O5 Distribution_Orchestration_Plan(分发编排:阶段节奏 + 渠道动作 + 资源位打法 + 数据回流)

    • 阶段节奏(预热/首发/巩固/复盘)
    • 分渠道计划(内容绑定/频率/资源位/KPI/追踪标签)
    • 资源位打法(Banner/App入口/联名话题/线下联动)
    • 数据回流钩子(指标/频率/解释/如何用于下一轮谈判)

    O6 Negotiation_Master_Kit(经纪人谈判总包:脚本 + 提案要点 + 下一步动作)

    • 开场话术
    • 发现问题
    • 定位话术
    • 证明点
    • 方案摘要
    • 报价交付
    • 异议处理(太贵/买断/排他/快速交付)
    • 收口推进
    • 需要对方提供的信息
    • 后续材料清单

    可选增强交付:

    • O7 One_Pager_Proposal(对外一页纸)
    • O8 Compliance_Risk_List(合规/风险清单)
    • O9 Metrics_Scoreboard_Draft(数据指标看板草案,用于复盘与下一轮提价)

    Skill 节点架构

    2.1 顶层 4 节点(对外可编排)

    N1 Negotiation_Agent(智能经纪人|唯一对外接口|总控编排器 Orchestrator)

    • 职责:
      • 唯一对外接口,接收用户输入
      • 意图识别与路由决策
      • 调用 N2/N3/N4 并合流结果
      • 生成谈判总包与下一步动作
    • 输入:用户自然语言 + 标准输入对象(见 3.2)
    • 输出:标准输出对象(见 3.3)+ 6件核心交付物

    N2 Brand_Hub_Service(品牌中枢大服务|对外统一API|对内 Router + A/B/C)

    • 职责:
      • 对外提供统一API接口
      • 对内路由到 BH-A/B/C 模块
      • 维护品牌资产与知识库
    • 内部模块(见 2.2)

    N3 Pricing_Strategy_Service(报价策略服务)

    • 职责:
      • 机会等级评估
      • 生成 A/B/C 三套报价方案
      • 计算价格带与谈判筹码
      • 生成谈判话术

    N4 Distribution_Orchestrator(多渠道分发编排服务)

    • 职责:
      • 阶段节奏编排
      • 分渠道行动计划
      • 资源位打法设计
      • 数据回流钩子设计

    2.2 Brand_Hub 内部模块(对外不可见,只能由 N2 自己调度)

    BH-R Router(内部路由层)

    • 职责:根据 route 参数决定调用哪个内部模块
    • 路由规则:
      • route=INIT_BRAND_ASSETS → 只走 A(建档/版本)
      • route=GEO_BRAND_QA → 只走 C(标准答案/FAQ)
      • route=GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT → 只走 B(内容生成,但必须读取 A 的 brand_profile,且优先读取 C 的知识母本)
      • route=MIXED → 先走 C(产出 standard_answer/FAQ)再走 B(把知识母本注入内容生产)

    BH-A BrandAssets(品牌资产层)

    • 职责:建档/更新/版本化/禁忌/术语表/证据层
    • 产出:brand_profile(完整结构见 4.1)

    BH-B ContentFactory(内容工厂层)

    • 职责:跨平台内容生产(小红书/抖音/公众号/提案版)
    • 产出:content_bundle(完整结构见 4.3)

    BH-C GEOAdvisor(GEO权威问答层)

    • 职责:标准答案母本/FAQ矩阵/引用结构/抓取细节
    • 产出:geo_knowledge_pack(完整结构见 4.2)

    2.3 严格调用关系(禁止越级)

    用户/外部 → N1
        ↓
    N1 →(按需)N2 / N3 / N4
        ↓
    N2 内部 → Router → A/B/C
    

    调用规则:

    • 用户/外部只能通过 N1 交互
    • N1 可按需调用 N2/N3/N4
    • N2 内部由 Router 决定调用 A/B/C
    • N2/N3/N4 彼此不直接调用(避免耦合)
    • 一切由 N1 编排合流

    Skill 运行入口(对话触发与调用协议)

    3.1 触发语(用户自然语言)

    • "把品牌总控工作流封装成一个大服务节点"
    • "我要跟某平台/硬件厂谈合作,给我完整链路"
    • "把产品手册改成 GEO 可被 AI 引用的问答知识包"
    • "要报价策略 + 分发计划 + 谈判脚本"
    • "把这些模块做成当前最火的 Skill 形式"

    3.2 标准输入对象(N1 接收)

    {
      "brand": {
        "brand_name": "string(品牌名称)",
        "brand_id": "string|null(品牌ID,若为新建则为null)",
        "company_legal_name": "string|null(公司法定名称)",
        "products_or_services": ["string|null(产品或服务列表)"],
        "industry": "string|null(所属行业)",
        "region": "string|null(地区)"
      },
      "goal": {
        "primary_goal": "string(主要目标)",
        "success_metrics": ["string|null(成功指标列表)"]
      },
      "partner": {
        "partner_type": "string(合作伙伴类型)",
        "partner_name": "string|null(合作伙伴名称)",
        "partner_size": "string|null(合作伙伴规模)",
        "partner_resources": ["string|null(合作伙伴资源列表)"]
      },
      "constraints": {
        "time_window": "string|null(时间窗口)",
        "budget_preference": "string|null(预算偏好)",
        "forbidden_claims": ["string|null(禁止声明列表)"],
        "tone_preference": "string|null(语气偏好)",
        "red_lines": ["string|null(红线清单)"]
      },
      "assets": {
        "official_materials": ["string|null(官方资料列表)"],
        "product_specs": ["string|null(产品规格列表)"],
        "existing_content": ["string|null(现有内容列表)"],
        "case_studies": ["string|null(案例研究列表)"]
      },
      "route": "string(路由类型:INIT_BRAND_ASSETS / GEO_BRAND_QA / GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT / MIXED / FULL_CHAIN)"
    }
    

    3.3 标准输出对象(N1 返回)

    {
      "outputs": {
        "brand_profile_summary": {
          "brand_name": "string",
          "version": "string",
          "last_updated": "string(ISO 8601)",
          "positioning": "string",
          "core_capabilities": ["string"],
          "fact_layer": {
            "brand_identity": "string",
            "delivery_model": "string",
            "differentiation": "string"
          },
          "evidence_layer": ["string"],
          "forbidden_claims": ["string"],
          "update_log": ["string"]
        },
        "geo_knowledge_pack": {
          "geo_concepts": {
            "definition": "string",
            "value": "string",
            "key_benefits": ["string"]
          },
          "standard_answer": {
            "title": "string",
            "summary": "string",
            "sections": [
              {
                "heading": "string",
                "content": "string",
                "key_points": ["string"]
              }
            ],
            "faq_references": ["string"]
          },
          "faq_matrix": [
            {
              "question": "string",
              "answer": "string",
              "explanation": "string",
              "comparison": "string",
              "case_example": "string",
              "boundary": "string"
            }
          ],
          "high_citation_templates": {
            "title_formulas": ["string"],
            "opening_hooks": ["string"],
            "body_structures": ["string"],
            "closing_ctas": ["string"]
          },
          "technical_optimization": {
            "keywords": ["string"],
            "formatting": ["string"],
            "multimedia": ["string"],
            "schema_markup": "string",
            "authority_signals": ["string"]
          }
        },
        "content_bundle": {
          "xiaohongshu": {
            "title": "string",
            "body": "string",
            "comments": ["string"],
            "hashtags": ["string"]
          },
          "douyin": {
            "hook": "string",
            "script": "string",
            "shot_suggestions": ["string"],
            "subtitles": "string"
          },
          "wechat_official": {
            "title": "string",
            "outline": ["string"],
            "full_text": "string",
            "cta": "string"
          },
          "proposal_version": {
            "one_pager_points": ["string"],
            "presentation_script": "string",
            "faq": ["string"]
          }
        },
        "pricing_package": {
          "opportunity_grade": "string(S/A/B/C)",
          "package_a": {
            "name": "string",
            "one_time_fee": "number",
            "revenue_share": "number",
            "inclusions": ["string"],
            "exclusions": ["string"],
            "conditions": ["string"],
            "risks": ["string"]
          },
          "package_b": {
            "name": "string",
            "one_time_fee": "number",
            "revenue_share": "number",
            "inclusions": ["string"],
            "exclusions": ["string"],
            "conditions": ["string"],
            "risks": ["string"]
          },
          "package_c": {
            "name": "string",
            "one_time_fee": "number",
            "revenue_share": "number",
            "inclusions": ["string"],
            "exclusions": ["string"],
            "conditions": ["string"],
            "risks": ["string"]
          },
          "price_range": {
            "minimum": "number",
            "target": "number",
            "maximum": "number"
          },
          "negotiation_chips": {
            "concessions": ["string"],
            "must_holds": ["string"],
            "exchange_conditions": ["string"]
          },
          "negotiation_scripts": {
            "value_proof": "string",
            "price_pushback": "string",
            "buyout_counter": "string",
            "closing_advance": "string"
          }
        },
        "distribution_plan": {
          "phases": [
            {
              "phase_name": "string",
              "objectives": ["string"],
              "timeline": "string",
              "key_actions": ["string"]
            }
          ],
          "channel_plans": [
            {
              "channel": "string",
              "content_binding": "string",
              "frequency": "string",
              "resource_positions": ["string"],
              "kpis": ["string"],
              "tracking_tags": ["string"]
            }
          ],
          "resource_tactics": {
            "banner": ["string"],
            "app_entry": ["string"],
            "joint_topics": ["string"],
            "offline_activation": ["string"]
          },
          "data_feedback_hooks": {
            "metrics": ["string"],
            "frequency": "string",
            "interpretation": "string",
            "next_round_usage": "string"
          }
        },
        "negotiation_master_kit": {
          "opening_script": "string",
          "discovery_questions": ["string"],
          "positioning_script": "string",
          "proof_points": ["string"],
          "proposal_summary": "string",
          "quotation_delivery": "string",
          "objection_handling": {
            "too_expensive": "string",
            "buyout_request": "string",
            "exclusivity_demand": "string",
            "fast_delivery": "string"
          },
          "closing_advance": "string",
          "required_info_from_partner": ["string"],
          "next_materials": ["string"]
        }
      },
      "metadata": {
        "execution_time": "string(ISO 8601)",
        "route_used": "string",
        "outputs_generated": ["string"],
        "next_actions": ["string"]
      }
    }
    

    Skill 内部数据结构

    4.1 Brand_Profile 完整结构(BH-A 产出)

    {
      "brand_info": {
        "brand_name": "string",
        "brand_id": "string|null",
        "company_legal_name": "string|null",
        "industry": "string|null",
        "region": "string|null"
      },
      "positioning": {
        "brand_positioning": "string",
        "target_audience": ["string"],
        "unique_value_proposition": "string",
        "differentiation_points": ["string"]
      },
      "core_capabilities": {
        "products_services": ["string"],
        "delivery_model": "string",
        "key_strengths": ["string"],
        "certifications": ["string"]
      },
      "fact_layer": {
        "brand_identity": "string",
        "what_we_can_commit": ["string"],
        "what_we_cannot_commit": ["string"],
        "parameters": {
          "service_level": "string",
          "response_time": "string",
          "capacity": "string"
        }
      },
      "evidence_layer": {
        "case_studies": ["string"],
        "testimonials": ["string"],
        "performance_metrics": ["string"],
        "awards": ["string"]
      },
      "forbidden_claims": ["string"],
      "terminology": {
        "preferred_terms": ["string"],
        "avoided_terms": ["string"]
      },
      "version_control": {
        "version": "string",
        "last_updated": "string(ISO 8601)",
        "update_summary": "string",
        "changelog": ["string"]
      }
    }
    

    4.2 GEO_Knowledge_Pack 完整结构(BH-C 产出)

    {
      "geo_concepts": {
        "definition": "string",
        "why_matters": "string",
        "key_benefits": ["string"]
      },
      "standard_answer": {
        "title": "string",
        "summary": "string",
        "sections": [
          {
            "heading": "string",
            "content": "string",
            "key_points": ["string"],
            "examples": ["string"]
          }
        ],
        "conclusion": "string",
        "faq_references": ["string"]
      },
      "faq_matrix": [
        {
          "question": "string",
          "answer": "string(结论,1-2句话)",
          "explanation": "string(解释,100-200字)",
          "comparison": "string(对比点)",
          "case_example": "string(案例)",
          "boundary": "string(边界说明)",
          "keywords": ["string"]
        }
      ],
      "high_citation_templates": {
        "title_formulas": [
          "为什么[产品/服务]是[用户痛点]的最佳解决方案?",
          "90%的[目标用户]都选择了[产品/服务],原因在这里",
          "如何用[产品/服务]解决[具体问题]?3个关键点"
        ],
        "opening_hooks": [
          "你是否遇到过[痛点]?",
          "90%的[目标用户]都面临这个问题",
          "让我告诉你一个简单的方法"
        ],
        "body_structures": [
          "问题引入 → 解决方案 → 案例证明 → 行动号召",
          "背景介绍 → 痛点分析 → 方案对比 → 推荐选择",
          "核心观点 → 支撑论据 → 案例说明 → 总结收尾"
        ],
        "closing_ctas": [
          "点击链接了解更多",
          "立即体验,限时优惠",
          "关注我们,获取更多干货"
        ]
      },
      "technical_optimization": {
        "keywords": {
          "primary": ["string"],
          "secondary": ["string"],
          "long_tail": ["string"]
        },
        "formatting": {
          "heading_structure": "string",
          "bullet_points": "string",
          "paragraph_length": "string"
        },
        "multimedia": {
          "image_optimization": ["string"],
          "video_integration": ["string"],
          "interactive_elements": ["string"]
        },
        "schema_markup": {
          "faq_schema": "string",
          "article_schema": "string",
          "organization_schema": "string"
        },
        "authority_signals": {
          "external_links": ["string"],
          "internal_linking": ["string"],
          "social_proof": ["string"]
        }
      }
    }
    

    4.3 Content_Bundle 完整结构(BH-B 产出)

    {
      "platform_content": {
        "xiaohongshu": {
          "title": "string(20-30字符)",
          "body": "string(1000-1500字符)",
          "structure": {
            "opening": "string",
            "main_content": ["string"],
            "ending": "string"
          },
          "comments": [
            {
              "type": "string(question/praise/feedback)",
              "content": "string"
            }
          ],
          "hashtags": ["string"]
        },
        "douyin": {
          "hook": "string(前3秒钩子)",
          "script": "string(完整脚本)",
          "shot_suggestions": [
            {
              "timestamp": "string",
              "scene": "string",
              "camera_angle": "string"
            }
          ],
          "subtitles": "string",
          "music_suggestion": "string",
          "hashtags": ["string"]
        },
        "wechat_official": {
          "title": "string",
          "outline": ["string"],
          "full_text": "string(2000-3000字)",
          "cta": "string",
          "cover_image_suggestion": "string"
        },
        "proposal_version": {
          "one_pager_title": "string",
          "one_pager_points": [
            {
              "section": "string",
              "points": ["string"]
            }
          ],
          "presentation_script": "string(10-15分钟演示脚本)",
          "faq": [
            {
              "question": "string",
              "answer": "string"
            }
          ]
        }
      },
      "content_guidelines": {
        "tone": "string",
        "style_guide": ["string"],
        "brand_consistency": ["string"],
        "geo_alignment": ["string"]
      }
    }
    

    Skill 执行流程

    5.1 完整执行流程(FULL_CHAIN 模式)

    阶段一:输入解析与路由(N1)

    1. 接收用户输入

      • 解析自然语言意图
      • 提取结构化输入参数
      • 验证输入完整性
    2. 路由决策

      • 根据 route 参数决定执行路径
      • FULL_CHAIN 模式:完整执行所有节点
    3. 调用 N2 Brand_Hub_Service

      • 传入 route=MIXED
      • N2 内部路由:先 C(GEO)→ 再 B(内容)→ A(品牌资产)

    阶段二:品牌知识生产(N2 内部)

    1. BH-C GEOAdvisor 执行

      • 生成 GEO 标准答案母本
      • 构建 FAQ 矩阵
      • 设计高引用结构模板
      • 输出技术优化包
    2. BH-B ContentFactory 执行

      • 读取 BH-C 的 GEO 知识包
      • 读取 BH-A 的品牌档案
      • 生成跨平台内容(小红书/抖音/公众号/提案版)
      • 确保内容与 GEO 标准答案对齐
    3. BH-A BrandAssets 执行

      • 建档/更新品牌档案
      • 维护事实层与证据层
      • 更新禁忌清单与术语表
      • 版本化管理

    阶段三:策略生成(N3 & N4)

    1. N3 Pricing_Strategy_Service 执行

      • 评估机会等级(S/A/B/C)
      • 生成 A/B/C 三套报价方案
      • 计算价格带与谈判筹码
      • 生成谈判话术脚本
    2. N4 Distribution_Orchestrator 执行

      • 规划分发阶段节奏
      • 设计分渠道行动计划
      • 规划资源位打法
      • 设计数据回流钩子

    阶段四:结果合流与总包生成(N1)

    1. 合流所有输出

      • 从 N2 获取:品牌档案摘要、GEO知识包、内容包
      • 从 N3 获取:报价方案包
      • 从 N4 获取:分发编排计划
    2. 生成谈判总包(Negotiation_Master_Kit)

      • 生成开场话术
      • 生成发现问题和定位话术
      • 整合证明点
      • 编写方案摘要和报价交付话术
      • 生成异议处理脚本
      • 编写收口推进话术
      • 列出需要对方提供的信息
      • 整理后续材料清单
    3. 返回标准输出对象

      • 打包所有 6 件核心交付物
      • 添加执行元数据
      • 提供下一步行动建议

    Skill 使用指南

    6.1 快速开始

    最小化输入示例

    {
      "brand": {
        "brand_name": "示例品牌"
      },
      "goal": {
        "primary_goal": "partner_coop"
      },
      "partner": {
        "partner_type": "platform"
      },
      "route": "FULL_CHAIN"
    }
    

    完整输入示例

    {
      "brand": {
        "brand_name": "科技先锋",
        "brand_id": null,
        "company_legal_name": "先锋科技有限公司",
        "products_or_services": ["AI数据分析平台", "智能营销工具"],
        "industry": "科技",
        "region": "中国"
      },
      "goal": {
        "primary_goal": "partner_coop",
        "success_metrics": ["品牌曝光量", "用户转化率", "合作签约数"]
      },
      "partner": {
        "partner_type": "platform",
        "partner_name": "某电商平台",
        "partner_size": "top",
        "partner_resources": ["App首页Banner", "会员推荐位", "联合营销活动"]
      },
      "constraints": {
        "time_window": "Q2 2024",
        "budget_preference": "中等",
        "forbidden_claims": ["保证100%成功", "行业第一"],
        "tone_preference": "专业、创新、可靠",
        "red_lines": ["不得贬低竞争对手"]
      },
      "assets": {
        "official_materials": ["品牌手册.pdf", "产品介绍.pptx"],
        "product_specs": ["API文档.docx", "技术白皮书.pdf"],
        "existing_content": ["官网文案", "宣传视频"],
        "case_studies": ["某客户成功案例.pdf"]
      },
      "route": "FULL_CHAIN"
    }
    

    6.2 路由模式选择

    INIT_BRAND_ASSETS

    • 用途:仅初始化或更新品牌资产
    • 执行:BH-A BrandAssets
    • 产出:brand_profile

    GEO_BRAND_QA

    • 用途:仅生成 GEO 标准答案和 FAQ
    • 执行:BH-C GEOAdvisor
    • 产出:geo_knowledge_pack

    GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT

    • 用途:仅生成跨平台内容
    • 前置:必须有 brand_profile 和 geo_knowledge_pack
    • 执行:BH-B ContentFactory
    • 产出:content_bundle

    MIXED

    • 用途:生成 GEO 知识包 + 跨平台内容
    • 执行:BH-C → BH-B
    • 产出:geo_knowledge_pack + content_bundle

    FULL_CHAIN(推荐)

    • 用途:完整执行全链路
    • 执行:N1 → N2(A/B/C)→ N3 → N4 → N1(合流)
    • 产出:6件核心交付物

    6.3 输出使用建议

    Brand_Profile_Summary

    • 用于品牌对外介绍
    • 用于合作伙伴初步了解
    • 用于内部知识管理

    GEO_Knowledge_Pack

    • 用于 AI 问答系统训练
    • 用于 FAQ 页面内容
    • 用于客户服务知识库

    Cross_Platform_Content_Bundle

    • 直接发布到对应平台
    • 根据实际反馈微调
    • 保持多平台风格一致性

    Pricing_Package

    • 用于谈判准备
    • 根据实际情况选择方案 A/B/C
    • 参考价格带和谈判筹码

    Distribution_Orchestration_Plan

    • 按计划执行分发
    • 定期检查数据回流
    • 用于下一轮谈判复盘

    Negotiation_Master_Kit

    • 谈判前准备脚本
    • 谈判中参考话术
    • 谈判后跟踪执行

    Skill 注意事项与最佳实践

    7.1 合规要求

    • 禁止输出诱导违规、虚假背书、无法验证的承诺、夸大数据
    • 必须基于 Brand_Hub 的事实层与证据层输出
    • 任何跨平台内容必须以 GEO 标准答案母本为知识底座

    7.2 角色边界

    • N1 Negotiation_Agent 是唯一对外接口
    • N2/N3/N4 不得越级直接对话用户
    • 所有调用必须通过 N1 编排

    7.3 内容一致性

    • 品牌信息必须来自 Brand_Hub 的事实层
    • 跨平台内容必须与 GEO 标准答案对齐
    • 避免品牌信息在不同平台漂移

    7.4 质量控制

    • 定期更新品牌档案
    • 验证 GEO 知识包准确性
    • 监控跨平台内容表现
    • 根据数据回流优化策略

    Skill 附录

    A1 常见问题(FAQ)

    Q1:如何更新品牌档案? A:使用 route=INIT_BRAND_ASSETS,传入新的品牌信息即可。

    Q2:如何只生成跨平台内容? A:确保已有 brand_profile 和 geo_knowledge_pack,使用 route=GENERATE_CROSS_PLATFORM_CONTENT。

    Q3:报价方案如何选择? A:根据机会等级(S/A/B/C)和实际谈判情况,选择合适的方案 A/B/C,并参考价格带和谈判筹码。

    Q4:如何评估合作伙伴类型? A:根据合作伙伴的业务属性选择:platform(平台)、hardware_vendor(硬件厂)、enterprise_client(企业客户)、channel(渠道)。

    Q5:数据回流如何用于下一轮谈判? A:分析执行数据,评估策略效果,用实际成果证明价值,在下一轮谈判中调整报价和方案。

    A2 术语表

    术语定义
    GEOGenerative Engine Optimization,生成式引擎优化
    Brand_Hub品牌中枢服务,管理品牌资产与知识库
    Negotiation_Agent智能经纪人,唯一对外接口
    Route路由参数,决定执行路径
    Opportunity Grade机会等级,S/A/B/C 四级评估
    Price Range价格带,最低价/目标价/上限价

    A3 参考资料

    • 脚本文件:见 scripts/brand_commercial_os_core.py
    • 品牌档案模板:见 references/brand_profile_template.json
    • GEO 标准答案模板:见 references/geo_standard_answer_template.md
    • FAQ 矩阵模板:见 references/faq_matrix_template.json
    • 报价方案模板:见 references/pricing_package_template.json

    版本历史

    • v1.0.0(2024-02-11):初始版本发布

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