基于 FLOW 模型的 Follow-up Prompt 实战指南用 Claude SEO 产出可执行的 Optimize 交付文档【免费下载链接】claude-seoUniversal SEO skill for Claude Code. 26 sub-skills 19 sub-agents covering technical SEO, E-E-A-T, schema, GEO/AEO, agent readiness (Lighthouse Agentic Browsing, WebMCP, llms.txt), backlinks, local SEO, e-commerce, international SEO, Google APIs, and PDF/Excel reporting. 9 optional extensions for live SEO data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-seo本篇技术指南围绕 Claude SEO 仓库中 Follow-up Prompt 提示词 展开讲解如何用一条结构化的优化交付物提示词让 LLM 在 SEO 优化阶段把观察、假设、推荐动作与待核验声明严格分离产出一份团队可以直接执行的优化文档。读完本文你将掌握该提示词的完整文本、输入/输出契约、与 FLOW 四阶段模型的关系、在 Claude Code 中/seo flow optimize的编排调用方式以及仓库内置的证据标准引用缺口检测与版本锁定如何支撑不虚构数据的硬约束。Follow-up Prompt 是什么从再优化一轮到结构化交付契约Follow-up Prompt 是 seo-flow 技能 中optimize优化阶段的一则提示词。它并不直接教模型怎么改页面而是定义了一个交付物契约当团队需要一份结构化的优化产出optimize deliverable时要求模型把以下四类信息严格分开观察observations——来自输入证据的客观事实假设assumptions——明确标注、未经证实的前提推荐动作recommended actions——按优先级排序的改动待核验声明claims that need verification——发布前必须溯源核实的表述。这一分离设计直指 AI 搜索时代 SEO 工作流的通病把印象当作事实、把假设当作结论、把未经核验的数字直接写进页面。该提示词正是为此设计的防幻觉护栏。该提示词在仓库中与basic-prompt.md、technical-audit-prompt.md、visibility-follow-up-prompt.md等共用同一套模板结构见 optimize 提示词目录但它被刻意命名为follow-up定位是在首次诊断之后跟进迭代——即对已有分析或初稿做一次受控的深化与收敛而不是从零开始。完整提示词文本以下是 follow-up-prompt.md 中的原始提示词可直接复制使用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.六个构建点的含义#构建点在交付物中的落点1Searcher or buyer intent搜索者/买家意图开场即定义谁在搜索、为什么搜索避免围绕公司偏好写作2Evidence available now当前可用的证据盘点已有素材分析数据、搜索结果、来电记录、评论、商户档案事实、来源笔记3Gaps that block trust, extraction, or conversion阻碍信任、可提取性、转化的缺口这是优化的核心诊断输出什么缺失导致搜索引擎/AI/用户无法信任并提取信息4Recommended changes in priority order按优先级排序的改动落地部分改什么、先改什么5Measurement events and review cadence衡量事件与复盘节奏定义可衡量的转化事件与复查频率杜绝无法衡量的优化6Claims that require source verification发布前需核验的声明所有带数字、带权威引用的表述进入发布前核验清单提示词中还有两条硬性禁令Do not invent statistics不得虚构统计与Do not reuse private examples不得复用私有示例最后要求Return a concise working document the team can execute——输出必须是一份可直接执行的紧凑工作文档而不是长篇分析报告。它在 FLOW 模型与 Claude SEO 技能体系中的位置Follow-up Prompt 是 FLOW 框架 的一部分。FLOW 是一个面向 2026 年搜索环境的搜索—转化循环把排名、AI 引用、本地可见性与销售证据视为相互连接的表面而非独立渠道其四阶段为Find发现需求→Leverage撬动分布式证据→Optimize优化自有资产的可提取性与可信度→Win用页面与衡量把发现连接到收入。Follow-up Prompt 落在Optimize 阶段——该阶段关注自有资产页面、商户档案、资料页是否可被信任、可被提取、可被转化。从 seo-flow 的 SKILL.md 可以看到Claude SEO 把 FLOW 提示词库共 41 条提示词、覆盖 5 个阶段整体集成进技能体系其中optimize 阶段独占 21 条提示词。执行/seo flow optimize [url]时技能不会一次性倾倒全部 21 条SKILL.md 明确说dumping all 21 is noise而是按上下文挑选 23 条最相关的提示词应用——Follow-up Prompt 就是这 21 条中的一员适合在已有诊断或初稿之后作为收敛版跟进提示使用。关于为什么 2026 年需要这种证据导向的优化方式flow-framework.md 引用了两个带出处的行业观察Ahrefs 在其 2025 年 12 月数据集中发现当 AI Overview 出现时位置一的平均 CTR 低了 58%seoClarity 发现其被引用页面样本中25% 被 ChatGPT 高频引用的 URL 在 Google 没有任何自然搜索可见性。结论是搜索已不再是一个结果页、一条点击路径优化必须同时服务于经典排名、AI 摘要、本地信息包与商户档案。Follow-up Prompt 第 3 点Gaps that block trust, extraction, or conversion正是对这一背景的直接回应——它把能否被 AI 提取与能否被信任提升到了与能否转化同等重要的位置。触发时机Use This When 与 AI 兼容性原文档 明确了两点使用前提Use This When当你需要一份结构化的 optimize 交付物并且希望模型把观察、假设、推荐动作和待核验声明区分开时使用。也就是说它适用于问题已被初步识别、需要形成可执行方案的场景而非头脑风暴阶段。AI Compatibility该提示词面向长上下文推理模型。对于较小的模型应提供更窄的输入一次只给一个页面或一组查询并且一次只要求输出一个章节避免超出模型能力导致输出质量下降。在 Claude Code 中该提示词由/seo flow optimize [url]触发。根据 SKILL.md 的编排逻辑执行流程为先读取references/prompts/optimize/下全部文件名再读取对话中已有的分析上下文URL、行业垂直、之前任何技能的输出然后挑选 23 条最相关的提示词并只加载这些文件应用未选中的提示词可通过/seo flow prompts查看完整索引。输入契约喂给 Prompt 的六类素材原文档的 Inputs 部分 定义了六类输入。把它们准备好再执行提示词是产出质量的关键输入说明典型来源Business or website name业务或网站名称必填占位符替换[BUSINESS OR ASSET]Target page, profile, query set, or campaign目标页面、档案、查询集或营销活动明确作用域是单页、商户档案、一组关键词还是整场活动Audience and geography where relevant相关时的受众与地域本地业务必须给地域避免模型做泛化假设Existing evidence现有证据分析数据、搜索结果、来电记录、评论、档案事实、来源笔记对应第 2 构建点Evidence available nowConstraints, exclusions, and required sources约束、排除项与必需来源告诉模型哪些不能改、哪些来源必须引用实践提示输入越窄输出越可执行。对本地服务商把整个网站收窄为某城市门店的服务页 对应 GBP 档案 近 90 天来电记录Follow-up Prompt 的收敛效果会明显好于宽泛输入。输出契约六段式交付物模板原文档的 Output 部分 要求交付物包含六个部分。以下模板可以直接套用1. Executive summary执行摘要35 句话资产现状、最关键缺口、优先级最高的 12 个动作、期望衡量的事件。2. Priority table优先级表建议用表格呈现优先级排序的改动优先级改动影响的表面对应缺口所需证据负责人/节奏P0重写服务页首屏价值主张自然结果 AI 提取信任/转化买家语言样本、来电记录内容负责人 / 本周P1补齐商户档案 NAP 一致性本地信息包 GBP提取/信任档案事实清单本地运营 / 两周内P2增加内部链接到转化页自然结果转化站点结构图技术负责人 / 月度3. Recommended copy, structure, or audit findings推荐文案、结构或审计发现这是交付物的主体要么给出改写文案或结构建议要么给出审计发现清单。注意区分观察与假设——观察必须有输入证据支撑假设必须显式标注。4. Evidence needed所需证据列出当前缺失、但支撑后续决策所必需的证据。例如近 90 天询盘渠道归因缺失无法判断该页是否驱动合格来电。5. Measurement plan衡量计划定义转化事件与复查节奏。呼应 flow-framework.md 的 Measurement 章节用平衡计分卡同时跟踪可见性指标排名、展示、本地信息包、引用、AI 提及与业务指标合格线索、来电、表单完成、销售机会、辅助转化、反复出现的异议。如果页面或档案无法被衡量先补上衡量事件再评判表现。6. Verification checklist核验清单逐条列出发布前必须核实的声明包括数字统计的来源与检索日期、权威引用的出处、以及任何听起来熟悉但尚未加载来源的说法。实战示例本地服务页的 Follow-up 交付原文档 Example 部分 给出的示例输入是一个证明力薄弱、档案信息不一致的本地服务页local service page with weak proof and inconsistent profile details。期望输出包含四类产物展开后分别是期望输出含义示例内容A prioritized rewrite brief优先级化的改写简报按 P0/P1/P2 给出改写要点而非笼统的重写页面P0服务页首屏加入可核验的服务范围与响应承诺P1补足第三方可佐证的评价/案例P2围绕买家问题重组 H2 结构Facts to reconcile待对账的事实档案信息不一致如名称、地址、电话、服务范围在不同平台不一致的核对清单NAP 在网站、GBP、地图与目录中的逐项对照表Internal links to add待添加的内部链接指向转化页或证据页的链接建议服务页 → 案例页、资质页、预订页The conversion event to measure要衡量的转化事件该页的合格下一步动作拨打电话事件、表单提交、或地图路线点击并设定复查节奏如每周复盘来电量这四类产物完整覆盖了六段式交付物改写简报对应推荐文案/结构待对账事实对应审计发现内部链接对应推荐改动转化事件对应衡量计划——一个示例即可演示如何把提示词的输出契约落成真实工作。证据标准为什么不得虚构数据是硬约束Follow-up Prompt 中的 Do not invent statistics 不是一句空话仓库为它配备了完整的证据基础设施引用缺口检测content_verify.pyscripts/content_verify.py 是一个声明提取器 引用缺口检测器服务于/seo content verify工作流发布前的事实核查。它会识别五类可核验声明统计性47% of marketers report…、数量性200 million users、权威性according to a Stanford study、时间性in 2025…、比较性twice as effective随后检查每条声明 200 字符内是否存在引用标记Markdown/HTML 链接、脚注、命名来源如 Forrester said、schema.org Citation 块。脚本明确声明自己是建议性的——它不验证引用是否真实存在只检测作者是否为每条声明锚定了来源。高比例的无引用声明正是 Google 质量评估指南QRG中的红旗信号。这与 Follow-up Prompt 第 6 点Claims that require source verification before publication形成闭环提示词要求列出待核验声明脚本负责在草稿阶段把它们找出来。证据目录与来源政策bibliography.mdskills/seo-flow/references/bibliography.md 维护所有公开声明的来源清单Web 来源记录检索日期与用途PDF 来源记录哈希、页数与处理动作tier A–E 分级。其来源政策包含几条与本提示词直接相关的规则公开文字必须基于已核验来源、被矛盾或无法核验的统计从公开建议中排除、绝对本地路径有意省略。这解释了提示词只使用提供的输入的底气——仓库已经为可引用的声明建立了严格的边界。版本锁定与同步flow-prompts.lockskills/seo-flow/references/flow-prompts.lock 用 SHA-256 哈希锁定了全部 41 条提示词与参考文件例如follow-up-prompt.md的哈希为454d9b9f684f2dfa54530819e2505361b165d54e3d1fa92a1be61367ac5da072。当提示词文件缺失或需要更新时按 SKILL.md 的错误处理表 执行/seo flow sync运行python3 scripts/sync_flow.py脚本会输出新增/更新/未变化的 JSON 摘要若网络错误可检查gh api rate_limit。这意味着你引用的提示词版本是可校验、可追溯的这本身就是事实准确的工程化保障。在 Claude Code 中的实际调用与编排在 Claude Code 中使用该提示词有两种路径路径 A直接复制提示词。把 follow-up-prompt.md 中的 Prompt 文本与你的输入业务名、目标页、证据、约束一起交给模型。路径 B通过技能命令触发推荐。使用/seo flow optimize [url]。根据 SKILL.md 的上下文匹配规则技能按三个信号精选 23 条提示词行业垂直SaaS → 页面内 技术本地 → 引用 GBP出版 → E-E-A-T 时效性先前技能输出seo-technical 标记了抓取问题 → 技术类优化提示词seo-content 标记了 E-E-A-T 缺口 → 内容类优化提示词URL 信号产品页 → 转化博客 → 时效性 权威。执行后会交叉引用其他技能例如提示查看/seo content url与/seo geo url做完整内容质量分析。注意 SKILL.md 的归属声明要求每次激活/seo flow含子命令都必须输出Framework and prompts © Daniel Agrici, CC BY 4.0归属声明不可省略或修改提示词库来自外部 FLOW 项目遵循 CC BY 4.0 许可。另外SKILL.md 运行时上下文 规定/seo flow每次激活时加载references/flow-framework.md而提示词文件按需加载——只加载用户所请求阶段对应的文件不要在启动时全量加载。提示词家族与进阶组合用法Follow-up Prompt 并非孤立存在它属于 optimize 阶段 21 条提示词家族完整索引见 Flow Prompt Index。与它同构或互补的几则值得组合使用提示词定位组合方式basic-prompt.md同一模板的基础版首次优化用基础版迭代用 follow-upstep-1-the-chatgpt-discovery-prompt.md发现阶段找出资产在 AI 中的当前表现先用 discovery 建立当前可见性基线再跑 follow-up 收敛step-2-the-follow-up-qualifying-prompt.md合格化跟进验证发现中的候选在 follow-up 之前/之后做声明核验ctr-audit-prompt.md点击率审计结果页/标题密度问题时替换第 4 构建点的具体化technical-audit-prompt.md技术审计版seo-technical 标记抓取问题时优先schema-prompt-1.mdSchema 结构化数据需要增强可提取性时并行使用paa-question-rewording-prompt.md人找答案PAA问题改写第 1 构建点搜索者意图落地一个推荐的进阶工作流是发现step-1→ 核验step-2→ 收敛follow-up→ 核查content_verify→ 发布。其中 follow-up 承担把分散的观察收敛为一份可执行工作文档的角色而 content_verify 在发布前把第 6 构建点待核验声明自动扫描一遍。落地检查清单基于 flow-framework.md 的 Common Failure Modes 与 Quality Bar使用 Follow-up Prompt 前后请自查执行前已指定搜索表面自然结果 / AI 答案 / 本地信息包 / 社群讨论 / 付费落地页 / 销售辅助页——对应第 1 构建点已把可观察证据与假设分开列出带数字的声明能追溯到 bibliography 或输入证据已定义业务结果与衡量事件而不是只看展示量。执行后输出中每条假设都被显式标注输出中每个数字都有来源或已列入核验清单示例与文案是通用的或为本次新建未复用私有示例交付物对三类读者都成立买家、搜索引擎、以及未来可能摘要或对比该业务的 AI Agent优先级表、内部链接、转化事件、复查节奏四要素齐全。这套方法的核心价值在于Follow-up Prompt 不是让模型再想想而是强制模型把证据、假设与行动分层交付配合仓库的引用检测脚本与版本锁定机制让每一次优化迭代都有据可查、可执行、可复盘。参考文件Follow-up Prompt 原文档FLOW 框架seo-flow 技能 SKILL.mdFlow Prompt Index41 条提示词索引证据目录 bibliography.md提示词版本锁定 flow-prompts.lock声明提取与引用缺口检测 content_verify.pyoptimize 提示词目录21 条【免费下载链接】claude-seoUniversal SEO skill for Claude Code. 26 sub-skills 19 sub-agents covering technical SEO, E-E-A-T, schema, GEO/AEO, agent readiness (Lighthouse Agentic Browsing, WebMCP, llms.txt), backlinks, local SEO, e-commerce, international SEO, Google APIs, and PDF/Excel reporting. 9 optional extensions for live SEO data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-seo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 
长河君 · 2026/10/26 1:21:10 · 阅读 1.2k 基于 FLOW 模型的 Follow-up Prompt 实战指南：用 Claude SEO 产出可执行的 Optimize 交付文档
基于 FLOW 模型的 Follow-up Prompt 实战指南用 Claude SEO 产出可执行的 Optimize 交付文档【免费下载链接】claude-seoUniversal SEO skill for Claude Code. 26 sub-skills 19 sub-agents covering technical SEO, E-E-A-T, schema, GEO/AEO, agent readiness (Lighthouse Agentic Browsing, WebMCP, llms.txt), backlinks, local SEO, e-commerce, international SEO, Google APIs, and PDF/Excel reporting. 9 optional extensions for live SEO data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-seo本篇技术指南围绕 Claude SEO 仓库中 Follow-up Prompt 提示词 展开讲解如何用一条结构化的优化交付物提示词让 LLM 在 SEO 优化阶段把观察、假设、推荐动作与待核验声明严格分离产出一份团队可以直接执行的优化文档。读完本文你将掌握该提示词的完整文本、输入/输出契约、与 FLOW 四阶段模型的关系、在 Claude Code 中/seo flow optimize的编排调用方式以及仓库内置的证据标准引用缺口检测与版本锁定如何支撑不虚构数据的硬约束。Follow-up Prompt 是什么从再优化一轮到结构化交付契约Follow-up Prompt 是 seo-flow 技能 中optimize优化阶段的一则提示词。它并不直接教模型怎么改页面而是定义了一个交付物契约当团队需要一份结构化的优化产出optimize deliverable时要求模型把以下四类信息严格分开观察observations——来自输入证据的客观事实假设assumptions——明确标注、未经证实的前提推荐动作recommended actions——按优先级排序的改动待核验声明claims that need verification——发布前必须溯源核实的表述。这一分离设计直指 AI 搜索时代 SEO 工作流的通病把印象当作事实、把假设当作结论、把未经核验的数字直接写进页面。该提示词正是为此设计的防幻觉护栏。该提示词在仓库中与basic-prompt.md、technical-audit-prompt.md、visibility-follow-up-prompt.md等共用同一套模板结构见 optimize 提示词目录但它被刻意命名为follow-up定位是在首次诊断之后跟进迭代——即对已有分析或初稿做一次受控的深化与收敛而不是从零开始。完整提示词文本以下是 follow-up-prompt.md 中的原始提示词可直接复制使用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.六个构建点的含义#构建点在交付物中的落点1Searcher or buyer intent搜索者/买家意图开场即定义谁在搜索、为什么搜索避免围绕公司偏好写作2Evidence available now当前可用的证据盘点已有素材分析数据、搜索结果、来电记录、评论、商户档案事实、来源笔记3Gaps that block trust, extraction, or conversion阻碍信任、可提取性、转化的缺口这是优化的核心诊断输出什么缺失导致搜索引擎/AI/用户无法信任并提取信息4Recommended changes in priority order按优先级排序的改动落地部分改什么、先改什么5Measurement events and review cadence衡量事件与复盘节奏定义可衡量的转化事件与复查频率杜绝无法衡量的优化6Claims that require source verification发布前需核验的声明所有带数字、带权威引用的表述进入发布前核验清单提示词中还有两条硬性禁令Do not invent statistics不得虚构统计与Do not reuse private examples不得复用私有示例最后要求Return a concise working document the team can execute——输出必须是一份可直接执行的紧凑工作文档而不是长篇分析报告。它在 FLOW 模型与 Claude SEO 技能体系中的位置Follow-up Prompt 是 FLOW 框架 的一部分。FLOW 是一个面向 2026 年搜索环境的搜索—转化循环把排名、AI 引用、本地可见性与销售证据视为相互连接的表面而非独立渠道其四阶段为Find发现需求→Leverage撬动分布式证据→Optimize优化自有资产的可提取性与可信度→Win用页面与衡量把发现连接到收入。Follow-up Prompt 落在Optimize 阶段——该阶段关注自有资产页面、商户档案、资料页是否可被信任、可被提取、可被转化。从 seo-flow 的 SKILL.md 可以看到Claude SEO 把 FLOW 提示词库共 41 条提示词、覆盖 5 个阶段整体集成进技能体系其中optimize 阶段独占 21 条提示词。执行/seo flow optimize [url]时技能不会一次性倾倒全部 21 条SKILL.md 明确说dumping all 21 is noise而是按上下文挑选 23 条最相关的提示词应用——Follow-up Prompt 就是这 21 条中的一员适合在已有诊断或初稿之后作为收敛版跟进提示使用。关于为什么 2026 年需要这种证据导向的优化方式flow-framework.md 引用了两个带出处的行业观察Ahrefs 在其 2025 年 12 月数据集中发现当 AI Overview 出现时位置一的平均 CTR 低了 58%seoClarity 发现其被引用页面样本中25% 被 ChatGPT 高频引用的 URL 在 Google 没有任何自然搜索可见性。结论是搜索已不再是一个结果页、一条点击路径优化必须同时服务于经典排名、AI 摘要、本地信息包与商户档案。Follow-up Prompt 第 3 点Gaps that block trust, extraction, or conversion正是对这一背景的直接回应——它把能否被 AI 提取与能否被信任提升到了与能否转化同等重要的位置。触发时机Use This When 与 AI 兼容性原文档 明确了两点使用前提Use This When当你需要一份结构化的 optimize 交付物并且希望模型把观察、假设、推荐动作和待核验声明区分开时使用。也就是说它适用于问题已被初步识别、需要形成可执行方案的场景而非头脑风暴阶段。AI Compatibility该提示词面向长上下文推理模型。对于较小的模型应提供更窄的输入一次只给一个页面或一组查询并且一次只要求输出一个章节避免超出模型能力导致输出质量下降。在 Claude Code 中该提示词由/seo flow optimize [url]触发。根据 SKILL.md 的编排逻辑执行流程为先读取references/prompts/optimize/下全部文件名再读取对话中已有的分析上下文URL、行业垂直、之前任何技能的输出然后挑选 23 条最相关的提示词并只加载这些文件应用未选中的提示词可通过/seo flow prompts查看完整索引。输入契约喂给 Prompt 的六类素材原文档的 Inputs 部分 定义了六类输入。把它们准备好再执行提示词是产出质量的关键输入说明典型来源Business or website name业务或网站名称必填占位符替换[BUSINESS OR ASSET]Target page, profile, query set, or campaign目标页面、档案、查询集或营销活动明确作用域是单页、商户档案、一组关键词还是整场活动Audience and geography where relevant相关时的受众与地域本地业务必须给地域避免模型做泛化假设Existing evidence现有证据分析数据、搜索结果、来电记录、评论、档案事实、来源笔记对应第 2 构建点Evidence available nowConstraints, exclusions, and required sources约束、排除项与必需来源告诉模型哪些不能改、哪些来源必须引用实践提示输入越窄输出越可执行。对本地服务商把整个网站收窄为某城市门店的服务页 对应 GBP 档案 近 90 天来电记录Follow-up Prompt 的收敛效果会明显好于宽泛输入。输出契约六段式交付物模板原文档的 Output 部分 要求交付物包含六个部分。以下模板可以直接套用1. Executive summary执行摘要35 句话资产现状、最关键缺口、优先级最高的 12 个动作、期望衡量的事件。2. Priority table优先级表建议用表格呈现优先级排序的改动优先级改动影响的表面对应缺口所需证据负责人/节奏P0重写服务页首屏价值主张自然结果 AI 提取信任/转化买家语言样本、来电记录内容负责人 / 本周P1补齐商户档案 NAP 一致性本地信息包 GBP提取/信任档案事实清单本地运营 / 两周内P2增加内部链接到转化页自然结果转化站点结构图技术负责人 / 月度3. Recommended copy, structure, or audit findings推荐文案、结构或审计发现这是交付物的主体要么给出改写文案或结构建议要么给出审计发现清单。注意区分观察与假设——观察必须有输入证据支撑假设必须显式标注。4. Evidence needed所需证据列出当前缺失、但支撑后续决策所必需的证据。例如近 90 天询盘渠道归因缺失无法判断该页是否驱动合格来电。5. Measurement plan衡量计划定义转化事件与复查节奏。呼应 flow-framework.md 的 Measurement 章节用平衡计分卡同时跟踪可见性指标排名、展示、本地信息包、引用、AI 提及与业务指标合格线索、来电、表单完成、销售机会、辅助转化、反复出现的异议。如果页面或档案无法被衡量先补上衡量事件再评判表现。6. Verification checklist核验清单逐条列出发布前必须核实的声明包括数字统计的来源与检索日期、权威引用的出处、以及任何听起来熟悉但尚未加载来源的说法。实战示例本地服务页的 Follow-up 交付原文档 Example 部分 给出的示例输入是一个证明力薄弱、档案信息不一致的本地服务页local service page with weak proof and inconsistent profile details。期望输出包含四类产物展开后分别是期望输出含义示例内容A prioritized rewrite brief优先级化的改写简报按 P0/P1/P2 给出改写要点而非笼统的重写页面P0服务页首屏加入可核验的服务范围与响应承诺P1补足第三方可佐证的评价/案例P2围绕买家问题重组 H2 结构Facts to reconcile待对账的事实档案信息不一致如名称、地址、电话、服务范围在不同平台不一致的核对清单NAP 在网站、GBP、地图与目录中的逐项对照表Internal links to add待添加的内部链接指向转化页或证据页的链接建议服务页 → 案例页、资质页、预订页The conversion event to measure要衡量的转化事件该页的合格下一步动作拨打电话事件、表单提交、或地图路线点击并设定复查节奏如每周复盘来电量这四类产物完整覆盖了六段式交付物改写简报对应推荐文案/结构待对账事实对应审计发现内部链接对应推荐改动转化事件对应衡量计划——一个示例即可演示如何把提示词的输出契约落成真实工作。证据标准为什么不得虚构数据是硬约束Follow-up Prompt 中的 Do not invent statistics 不是一句空话仓库为它配备了完整的证据基础设施引用缺口检测content_verify.pyscripts/content_verify.py 是一个声明提取器 引用缺口检测器服务于/seo content verify工作流发布前的事实核查。它会识别五类可核验声明统计性47% of marketers report…、数量性200 million users、权威性according to a Stanford study、时间性in 2025…、比较性twice as effective随后检查每条声明 200 字符内是否存在引用标记Markdown/HTML 链接、脚注、命名来源如 Forrester said、schema.org Citation 块。脚本明确声明自己是建议性的——它不验证引用是否真实存在只检测作者是否为每条声明锚定了来源。高比例的无引用声明正是 Google 质量评估指南QRG中的红旗信号。这与 Follow-up Prompt 第 6 点Claims that require source verification before publication形成闭环提示词要求列出待核验声明脚本负责在草稿阶段把它们找出来。证据目录与来源政策bibliography.mdskills/seo-flow/references/bibliography.md 维护所有公开声明的来源清单Web 来源记录检索日期与用途PDF 来源记录哈希、页数与处理动作tier A–E 分级。其来源政策包含几条与本提示词直接相关的规则公开文字必须基于已核验来源、被矛盾或无法核验的统计从公开建议中排除、绝对本地路径有意省略。这解释了提示词只使用提供的输入的底气——仓库已经为可引用的声明建立了严格的边界。版本锁定与同步flow-prompts.lockskills/seo-flow/references/flow-prompts.lock 用 SHA-256 哈希锁定了全部 41 条提示词与参考文件例如follow-up-prompt.md的哈希为454d9b9f684f2dfa54530819e2505361b165d54e3d1fa92a1be61367ac5da072。当提示词文件缺失或需要更新时按 SKILL.md 的错误处理表 执行/seo flow sync运行python3 scripts/sync_flow.py脚本会输出新增/更新/未变化的 JSON 摘要若网络错误可检查gh api rate_limit。这意味着你引用的提示词版本是可校验、可追溯的这本身就是事实准确的工程化保障。在 Claude Code 中的实际调用与编排在 Claude Code 中使用该提示词有两种路径路径 A直接复制提示词。把 follow-up-prompt.md 中的 Prompt 文本与你的输入业务名、目标页、证据、约束一起交给模型。路径 B通过技能命令触发推荐。使用/seo flow optimize [url]。根据 SKILL.md 的上下文匹配规则技能按三个信号精选 23 条提示词行业垂直SaaS → 页面内 技术本地 → 引用 GBP出版 → E-E-A-T 时效性先前技能输出seo-technical 标记了抓取问题 → 技术类优化提示词seo-content 标记了 E-E-A-T 缺口 → 内容类优化提示词URL 信号产品页 → 转化博客 → 时效性 权威。执行后会交叉引用其他技能例如提示查看/seo content url与/seo geo url做完整内容质量分析。注意 SKILL.md 的归属声明要求每次激活/seo flow含子命令都必须输出Framework and prompts © Daniel Agrici, CC BY 4.0归属声明不可省略或修改提示词库来自外部 FLOW 项目遵循 CC BY 4.0 许可。另外SKILL.md 运行时上下文 规定/seo flow每次激活时加载references/flow-framework.md而提示词文件按需加载——只加载用户所请求阶段对应的文件不要在启动时全量加载。提示词家族与进阶组合用法Follow-up Prompt 并非孤立存在它属于 optimize 阶段 21 条提示词家族完整索引见 Flow Prompt Index。与它同构或互补的几则值得组合使用提示词定位组合方式basic-prompt.md同一模板的基础版首次优化用基础版迭代用 follow-upstep-1-the-chatgpt-discovery-prompt.md发现阶段找出资产在 AI 中的当前表现先用 discovery 建立当前可见性基线再跑 follow-up 收敛step-2-the-follow-up-qualifying-prompt.md合格化跟进验证发现中的候选在 follow-up 之前/之后做声明核验ctr-audit-prompt.md点击率审计结果页/标题密度问题时替换第 4 构建点的具体化technical-audit-prompt.md技术审计版seo-technical 标记抓取问题时优先schema-prompt-1.mdSchema 结构化数据需要增强可提取性时并行使用paa-question-rewording-prompt.md人找答案PAA问题改写第 1 构建点搜索者意图落地一个推荐的进阶工作流是发现step-1→ 核验step-2→ 收敛follow-up→ 核查content_verify→ 发布。其中 follow-up 承担把分散的观察收敛为一份可执行工作文档的角色而 content_verify 在发布前把第 6 构建点待核验声明自动扫描一遍。落地检查清单基于 flow-framework.md 的 Common Failure Modes 与 Quality Bar使用 Follow-up Prompt 前后请自查执行前已指定搜索表面自然结果 / AI 答案 / 本地信息包 / 社群讨论 / 付费落地页 / 销售辅助页——对应第 1 构建点已把可观察证据与假设分开列出带数字的声明能追溯到 bibliography 或输入证据已定义业务结果与衡量事件而不是只看展示量。执行后输出中每条假设都被显式标注输出中每个数字都有来源或已列入核验清单示例与文案是通用的或为本次新建未复用私有示例交付物对三类读者都成立买家、搜索引擎、以及未来可能摘要或对比该业务的 AI Agent优先级表、内部链接、转化事件、复查节奏四要素齐全。这套方法的核心价值在于Follow-up Prompt 不是让模型再想想而是强制模型把证据、假设与行动分层交付配合仓库的引用检测脚本与版本锁定机制让每一次优化迭代都有据可查、可执行、可复盘。参考文件Follow-up Prompt 原文档FLOW 框架seo-flow 技能 SKILL.mdFlow Prompt Index41 条提示词索引证据目录 bibliography.md提示词版本锁定 flow-prompts.lock声明提取与引用缺口检测 content_verify.pyoptimize 提示词目录21 条【免费下载链接】claude-seoUniversal SEO skill for Claude Code. 26 sub-skills 19 sub-agents covering technical SEO, E-E-A-T, schema, GEO/AEO, agent readiness (Lighthouse Agentic Browsing, WebMCP, llms.txt), backlinks, local SEO, e-commerce, international SEO, Google APIs, and PDF/Excel reporting. 9 optional extensions for live SEO data.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cl/claude-seo创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考