recomby-geo

GEO 领域的 AI 员工开源解决方案

把 Agent、办公 CLI、GEO 专业知识 skills 整合成一套协作型 AI 员工方案——给你的 agent 装上 GEO skills，让它跟你的业务专家一起干 GEO 协作活儿。

alpha · 零外部依赖 · 零 API Key · 安装与使用 · 更新日志 · English

什么是「AI 员工方案」

不是「AI 替代员工」，是一个虚拟岗位的组装产物。四块拼起来才是 AI 员工，缺一不可：

       业务专家                     Agent
   （你/客户团队，懂业务）   （CC / Codex / ...，可接本地模型）
              │                        │
              └──────────── ╳ ─────────┘
                            │
              ┌─────────────┴─────────────┐
              │                           │
        办公 CLI 层                   GEO Skills
   （飞书/钉钉/Slack/Notion…）   （← 本项目的主战场）
   数据源 + 操作脚手架            专业知识赋能 agent

我们做三件事：集合主流 Agent CLI、集合国内外办公软件 CLI、封装 GEO 专业知识 skills。

我们持续投入的主战场：GEO Skills

plugins/recomby-geo/（commands + skills + schemas）是本项目长期维护、未来持续优化的主要方向，MIT 许可证，可商用、可修改、可分发。

我们做的事是把 GEO 领域的专业知识封装成 agent 可调用的 skills，加上完整的 7 阶段协作工作流命令——这是仓库里我们持续投入、迭代、维护的核心资产。其中很多结构和方法论参考了 Princeton KDD 2024、Auriti Labs、awesome-geo 等开源工作，我们做的是组装、打磨、面向 AI 员工场景重新封装。

agents.md 和 clis.md 不是产品的另一部分——它们是方案架构说明页：讲清楚我们的 GEO skills 在「业务专家 + Agent + 办公 CLI + Skills」这套 AI 员工方案里处于什么位置，配合哪些 agent / CLI 工作。读者可以从那两页知道生态全貌，但主战场是 skills。

本地化部署 · 数据不出本地

这套方案天然 Local-first——这是相比 SurferSEO / Frase / Clearscope 这类必须把客户数据上传到云端的 SaaS GEO 工具，最关键的差异化：

• Agent 可接本地模型 — CC/Codex 等都支持本地 LLM（Ollama / vLLM / LM Studio）
• 办公数据不出本地 — 飞书/钉钉等 CLI 在你自己的环境里跑，业务数据不上第三方云
• 整套方案开源 — vendor 的 skills 全部 MIT / Apache 2.0，可审计、可定制
• 合规友好 — 国内数据合规、敏感行业、内部资料场景刚需

GEO Skills 清单（核心）

plugins/recomby-geo/skills/ 下封装了 6 个 GEO 专业知识 ski