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导读

本文围绕 claude-seo 仓库中seo-flow技能集 Optimize 阶段的step-1-the-chatgpt-discovery-prompt.md展开，完整讲解"ChatGPT Discovery Prompt"这一结构化提示词的适用场景、输入要素、提示词原文、输出结构与实战用法。你将掌握如何在 Claude Code 中调用该提示词，把"观察、假设、建议动作、待核验声明"四类信息严格分离，最终产出一份团队可直接执行的优化交付文档，并与 FLOW 框架（Find → Leverage → Optimize → Win）的 Optimize 阶段编排逻辑、同步机制和测试验证体系形成闭环。

一、这个提示词在 FLOW 体系中扮演什么角色

claude-seo 的seo-flow技能将 FLOW Framework 作为证据驱动的 SEO 操作系统：Find（发现需求）→ Leverage（利用分布式证据）→ Optimize（优化自有资产的可提取性与信任度）→ Win（用页面与测量连接发现与收入）。

Step 1: The ChatGPT Discovery Prompt位于Optimize 阶段。根据 SKILL.md 的编排逻辑，/seo flow optimize [url]命令会先读取references/prompts/optimize/下全部 21 个提示词文件名，再结合会话中的既有分析上下文（URL、行业垂直、先前技能输出），只加载并应用 2～3 个最相关的提示词——本提示词正是这 21 个候选之一。

它与同目录下的 step-2-the-follow-up-qualifying-prompt.md、follow-up-prompt.md、basic-prompt.md、ctr-audit-prompt.md 等共同组成 Optimize 阶段的提示词库——"Discovery（发现）"定位决定了它是优化工作流的起点：先结构化地盘点证据与缺口，再决定改什么、怎么改。

二、Use This When：什么时候应该使用它

该提示词的设计初衷是：当你需要一个结构化的 optimize 交付物，并希望模型严格区分"观察、假设、建议动作、待核验声明"四类信息时使用。换句话说，它防止了 AI 优化建议最常见的三类事故：

• 把假设当事实：模型凭印象输出"行业平均 CTR 是 X%"，却没有来源与日期；
• 把情绪当证据：用"我觉得标题不够吸引人"替代"搜索结果里出现了哪些可观测信号"；
• 把不可执行的空话当输出：给出十条建议却没有优先级、没有衡量事件、没有复核清单。

在 FLOW 框架的 Operating Workflow 中，第 2 步要求先盘点已有证据（客户语言、查询数据、档案细节、评论、分析、通话记录、销售异议、任何可支撑声明的公开来源），第 3 步才判断哪个阶段阻塞了进展。Discovery Prompt 正是把这种"证据先行、改写在后"的纪律固化进提示词本身。

典型触发场景（SKILL.md 的 Context Matching 建议按行业垂直选择）：SaaS 站点做 on-page + 技术优化、本地服务商做 citations + GBP、出版方做 E-E-A-T + 时效性优化时，如果此前seo-technical或seo-content技能已标记了具体缺口，本提示词适合作为承接该缺口的结构化优化入口。

三、AI Compatibility：模型兼容性说明

原文档明确了两点兼容性约束：

1. 适合长上下文推理模型：完整跑完六点输出框架需要模型在上下文中同时保留输入证据、假设标记与优先级排序，长上下文模型表现最佳；
2. 小模型降级用法：为较小的模型提供更窄的输入，并要求一次只输出一个章节（例如先只输出"Priority table"），而不是一次性生成完整交付物。

这一点与 FLOW 框架"Review the asset as an AI-readable document"的质量要求一脉相承——输出本身也要结构化到能被另一个 AI Agent 直接消费的程度。

四、Inputs：运行前需要准备好的六类输入

在调用前，请按以下清单收集输入材料，缺料宁可先补料再执行：

从源码层面看，这一输入契约与 scripts/sync_flow.py 的同步纪律是一致的：prompt_meta()会从每个提示词文件的 frontmatter 中提取title与description生成索引，提示词正文则原样落入skills/seo-flow/references/prompts/optimize/。换言之，这份输入清单就是模型执行时的"只读证据白名单"。

五、Prompt：完整提示词原文与逐点拆解

原文档提供的提示词全文如下，可直接复制使用：

Act as a senior SEO strategist using the FLOW model. Task: create a optimize deliverable for: [BUSINESS OR ASSET]. Use only the supplied inputs and clearly label any assumption. Do not invent statistics. Do not reuse private examples. Build the answer around: 1. Searcher or buyer intent. 2. Evidence available now. 3. Gaps that block trust, extraction, or conversion. 4. Recommended changes in priority order. 5. Measurement events and review cadence. 6. Claims that require source verification before publication. Return a concise working document the team can execute.

逐条拆解这个六点框架，理解每一行在约束模型什么：

1. 搜索者或买家意图（Searcher or buyer intent）——先写买家语言，再谈技术。对应 flow-framework.md 中"Write from buyer language first, then add entity clarity, internal links, proof, and conversion next steps"的写法纪律；
2. 当前可用的证据（Evidence available now）——强制输出建立在你提供的输入之上，而不是模型的先验知识；
3. 阻碍信任、可提取性或转化的缺口（Gaps that block trust, extraction, or conversion）——"信任"对应 E-E-A-T 与站点外佐证，"可提取性"对应 AI 阅读友好度（清晰标题、直接答案、简洁表格、来源标注），"转化"对应下一步行动。三个词恰好覆盖 FLOW 框架对 Optimize 阶段的定义；
4. 按优先级排序的建议变更（Recommended changes in priority order）——输出必须是可执行的优先级列表，而不是平铺的观点；
5. 测量事件与复查节奏（Measurement events and review cadence）——呼应 flow-framework.md 的 Measurement 章节：页面或档案如果无法测量，就先补上测量事件再评价表现；
6. 发布前需要来源核验的声明（Claims that require source verification before publication）——这是全提示词最关键的防幻觉闸门，与 FLOW 框架"Public claims use verified sources or stay qualitative"的质量标准直接对应。

同时注意三条全局禁令：只用提供的输入；任何假设必须明确标注；不得编造统计数字、不得复用私人示例——后者与 flow-framework.md 中"Private editorial notes are used only to identify candidate concepts, never as public prose"一脉相承。

六、Output：交付物应包含的六个部分

提示词要求"Return a concise working document"，其输出结构固定为六块：

1. Executive summary（执行摘要）——一页纸结论，供决策者快速判断"要不要做、做什么"；
2. Priority table（优先级表）——建议变更的排序表，建议包含：变更项、影响面（信任/可提取性/转化）、工作量、优先级；
3. Recommended copy, structure, or audit findings（推荐的文案、结构或审计发现）——落到具体可改写的页面文案、信息架构或审计结论；
4. Evidence needed（尚缺的证据）——明确列出"要继续推进还需要补什么数据"；
5. Measurement plan（测量计划）——定义转化事件与衡量指标；
6. Verification checklist（核验清单）——发布前必须复核的来源与声明清单。

这套输出结构在仓库的多个 Optimize 提示词中保持一致（step-2-the-follow-up-qualifying-prompt.md、follow-up-prompt.md、technical-audit-prompt.md 均采用同一骨架），说明它是 Optimize 阶段的统一交付契约：无论从哪个入口进入，最终都能产出可比对、可合并的结构化文档。

七、Example：本地服务页场景的端到端走查

原文档给出的示例输入是：一个证据薄弱、档案信息前后不一致的本地服务页面（a local service page with weak proof and inconsistent profile details）。

预期输出为四类产物：

• 一份按优先级排序的改写简报（prioritized rewrite brief）——明确先改标题与首屏证据区，还是先补服务描述；
• 需要调和的档案事实清单（facts to reconcile）——即 NAP（名称/地址/电话）信息、营业时间、服务范围等跨平台档案的不一致项；
• 需要补充的内链（internal links to add）——指向相关服务页、资质页或案例页；
• 要测量的转化事件（the conversion event to measure）——例如"表单提交"或"点击拨号"。

这个示例同时演示了六点框架的完整落地：意图（本地搜索者要什么）→ 证据（现有档案与页面）→ 缺口（信任与一致性）→ 优先级（先调和事实再改文案）→ 测量（拨号/表单）→ 核验（事实调和需要以档案快照为据）。如果你想进一步深入本地场景，可交叉参考 FLOW 的 local 阶段提示词（如 gbp-categories-prompt.md）或仓库中的 seo-local 技能。

八、在 Claude Code 中的调用方式与同步机制

调用路径：在 Claude Code 中运行/seo flow optimize <url>，技能会依据 Context Matching 规则（行业垂直 + 先前技能输出 + URL 信号）从 21 个 Optimize 提示词中选出 2～3 个并加载对应文件，本提示词就是候选之一。执行时它会先读取 flow-framework.md 建立方法论上下文，再输出对应的结构化交付物。

提示词来源与更新：skills/seo-flow/references/prompts/下的全部提示词由 scripts/sync_flow.py 从上游 FLOW 仓库同步而来。同步脚本会：

• 从docs/09-prompts/optimize等目录拉取各阶段提示词，写入扁平的skills/seo-flow/references/prompts/<stage>/布局；
• 用rewrite_flow_links()把上游编号目录布局的相对链接重映射到本仓库扁平布局（无法落地的目标会被去链但保留文案），确保同步后不出现死链；
• 生成 SHA-256 锁文件flow-prompts.lock，并输出 added / updated / unchanged 三份清单。

验证方式：tests/test_sync_flow.py 提供了一组自动化验证——--dry-run模式必须零退出码且不写任何文件、JSON 输出必须包含added/updated/unchanged键、每个阶段目录必须至少含一个提示词文件。运行python3 scripts/sync_flow.py --dry-run即可在不动仓库的前提下检查同步状态与锁文件漂移。

九、使用时的注意事项与常见误区

结合 FLOW 框架的 Common Failure Modes 章节，使用本提示词时需警惕：

• 不要在提示词执行前先喂入未经核实的数字——"Do not invent statistics"约束的是模型，但输入侧的数据也要标注来源与日期；
• 不要把 Discovery 当一次性问答——它是工作流第一步，其输出的"Evidence needed"应回流到 Find/Leverage 阶段继续补料，而不是直接照单全收开始改页面；
• 注意模型兼容性降级——如果用的是小参数模型，请主动缩小输入范围并要求一次只输出一个章节，否则六点框架会退化成空泛列表；
• 遵守归因要求——本提示词源自 Daniel Agrici 的 FLOW 项目（CC BY 4.0），SKILL.md 要求每次激活/seo flow都输出归因声明，引用本仓库内容时也应保留出处说明。

十、延伸阅读

• Step 2: The Follow-Up Qualifying Prompt——同属 Optimize 阶段的后续核验提示词；
• FLOW Framework——Find → Leverage → Optimize → Win 方法论全文；
• Flow Prompt Index——41 个提示词的全量索引；
• Bibliography——证据来源库，输出"Claims that require verification"时的核验依据；
• seo-flow/SKILL.md——/seo flow系列命令的完整编排逻辑与错误处理；
• scripts/sync_flow.py 与 tests/test_sync_flow.py——提示词同步机制与自动化验证。