姚金刚 (@yaojingang)

昨晚和几位AI圈自媒体大神晚餐，聊到自媒体这个话题，一些观点记录： 1. 最好每个人，都做下自媒体 2. 一个关键原因是，当你需要发声时，最可靠的渠道就是自己的账号，绝大多数时候，没有人会替你主动发声 3. 每个人，其实都能基于自己的特性，找到适合自己的生态位，关键是找准差异化定位，然后持续输出有质量、有价值的内容 4. AI生产内容的能力越强，差异化就越重要，真正稀缺的，是独特的观点、真实的经验，以及有密度的干货 5. 持续输出很难，频率可以高，也可以低，但质量和差异化必须守住 6. 别人都用AI写，自己反其道而行之，坚持手写，也是一种稀缺和差异化，强调人的独特经历和表达 7. 对OPC而言，最终都要面对增长和获客，自己的自媒体账号，往往是成本最低、积累最强、复利最明显的获客方式 8. AI让写代码和做产品越来越容易，真正困难的，是产品是不是真的足够好，以及如何把它卖出去 9. 互联网一个特性之一，就是健忘，用户每天接收的信息太多，很快就会忘记，很多过去火过的内容，换个时间再次发布，依然可能再次传播，就是这个原因 10. 自媒体的本质，是长期占据一个生态位，持续被看见，持续建立信任

经好友拔刀刘同意，将他们近期抓取的国内各大AI平台数据集进行开源 清洗后的数据集、论文预印本以及第一份分析报告，已推送到GitHub仓库，地址见评论区 这应该是面向国内各大AI平台的最新、最全的一份公开GEO原始数据集 包括了豆包、DeepSeek、元宝、千问、Kimi、文心、百度AI等8个AI平台的AI搜索结果、信源特征数据 这份数据包括： 1、620 个标准问题，覆盖 6 个研究维度、31 种有效问题类型，包括行业、提问意图、提示风格、时间敏感度、触发强度和极端真实场景； 2、214,119 条 AI 引用观察，精确去重后保留 189,845 条。这里统计的是回答中的引用来源与摘要，现有数据不含完整回答原文； 3、引用记录归并为 9,878 个规范域名信源、107,659 个规范页面；211,248 条记录带有效 HTTP URL，占 98.66%； 4、信源按 9 个一级类型、39 个二级类型完成分类，去重引用的分类覆盖率达到 99.77%； 5、原始数据、清洗表和分析集市都已保留，可用 JSONL、Parquet 和 DuckDB 直接查询，也附了字段字典、清洗规则和质量报告； 6、64 个原始分片全部通过 SHA-256 校验，清洗过程保留原值、异常标记和追溯字段，方便复现和继续加工 这几天对数据进行了二次清洗、标注和加工，并输出第一份可视化分析，一些有意思的发现和洞察 1、各大AI平台的信源头部效应非常明显，Top 10 信源贡献了 41.47% 的去重引用，抖音、腾讯网、今日头条、百度百科排在前四 2、平台与社区类信源只占 4.68% 的域名，却拿到 29.63% 的去重引用，内容分发平台在 AI 引用生态里的权重很高 3、品牌与企业官网只贡献 4.33% 的去重引用；加上政府与公共机构，主体自有来源合计 9.06%。品牌自有内容还有很大的可见度空间 4、跨平台共识并没有想象中高，66 个平台组合中，最高的“问题 × 页面”Jaccard 相似度也只有 34.94%，还有 11 个组合完全没有共享的问题与页面。单个平台的经验不能直接外推到其他平台 5、内容新鲜度很明显，在发布时间可靠的页面中，88.77% 来自 2025 或 2026 年；29.57% 的页面标题带年份，23.06% 带榜单或排行。时效信号和决策型内容值得继续验证 欢迎留言补充关心的问题，我可以抽空基于这些关心的问题，再做一份数据分析报告

昨天给北京日报社内部，分享了一次GEO 我觉得他们的反应很敏锐，在国内权威媒体里，认知、布局、执行力也相对超前 对于权威传统媒体，最核心的优势就是：大量高质量的权威内容 这种权威内容，如果用好GEO，有很多的价值，比如： 1、大量优质权威内容，被AI更好的引用参考，可以显著提升AI回答的质量，并一定程度上减少回答的幻觉 2、这个过程，可以实现很大程度上的“良币驱逐劣币”，优质内容被更容易引用参考后，AI就可以减少引用低质量内容的概率 3、对媒体自身而言，一些商业价值高的内容，可以通过AI得到更大范围的曝光，并对目标用户群体产生新的影响力，这是新的商业价值 还是挺有想象空间的 让给他们定制了一个分享的PPT 分享一个小技巧： 先让AI去抓取北京日报的网站UI和目标大纲相关的页面 基于这些素材，进行PPT内的案例设计与UI设计，就可以实现一个与目标对象高度相关的分享PPT，效果还不错

这是一个面向 AI API 中转站的开源监控及专属网关管理系统：TokHub 迭代了一个月，和 @vista8 讨论后，我们决定开源给大家，欢迎下载本地部署，也可以直接使用 （文末附GitHub链接和TokHub网址） 核心做了几层能力： 1、公开监控和通道详情 可以看已监测的API通道的状态、成功率、延迟、模型、价格和健康评分 2、L1 / L2 / L3 分层探测 L1 看 DNS、TCP、TLS、HTTP 连通性 L2 看 API Key、模型列表和模型可用性 L3 直接做一次最小真实生成，用来判断“入口正常但模型实际不可用”的情况 3、用户工作区和私有通道 用户可以收藏公开通道，也可以接入自己的 Endpoint 和 API Key 私有 Key 加密保存，按组织隔离，不把用户自己的上游暴露给平台后台 4、一键生成个人专属网关 可以把多个平台通道和私有通道，聚合成个人专属网关，供自己的Agent或者自己的AI客户端统一调用，按延迟、成功率或成本做路由，并记录 Token、延迟、成本、错误类型和审计事件 TokHub 现在提供 Docker 自托管部署，包含 PostgreSQL / Redis、生产预检、备份恢复、安全扫描和发布检查 可以把它当作公开监控站，也可以用作自己或企业内部的AI网关 也欢迎在它上面继续二次开发自己的API服务导航 GitHub地址： TokHub网址：

这是今晚直播的相关资料、资源及系统，分享给大家 相关资料： 1、《GEO内容工程操作手册与评估标准》 2、《GEO内容工程系统研究报告》 3、《GEO 内容工程方法体系与单篇内容实操教程》 3、《系统之美》《人人都该懂的工程学》 4、《GEO: Generative Engine Optimization》 5、《Generative Engine Optimization in digital repositories: optimizing visibility for generative AI》 6、《A Measurement Framework for Generative Engine Optimization Across AI Search Platforms》 相关资源： 1、GEO改写提示词： 2、GEO改写Skill： 3、GEO单篇内容GEO特征标注演示： GEO系统与skill： 1、GEO Skills： 2、GEOFlow： 3、Meta skill：

终于完成了对元Skill（创建skill的skill）的2.0升级 已推送到GitHub 这两天又进行了一些微调和测试，欢迎体验 相关资源与文档分享： 1、元skill仓库： 2、2.0升级方案： 3、2.0与1.0的对比报告：

写了一个解读Skill的Skill，已开源到GitHub 解读skill的原始设计方案也同步做了上传 这是一个面向 Agent Skills 生态的质量解读、学习分析和使用指导Skill 执行后，会把一个目标 Skill 转换成结构化分析数据和双语 HTML 报告 它可以帮助我们，更好的学习和理解市面上优秀的skill，更好的使用和评估skill，更好的改进和迭代skill 这个skill的核心架构，采用“静态解析优先、证据链贯穿、报告层解释”的设计 目标 Skill 进入分析器后，先做安全预处理，再做结构盘点、元数据解析、内容解剖、脚本与依赖分析、风险扫描、评分计算和报告渲染 下载部署到Codex或Claude code等AI终端，执行输入示例：“解读Skill： 即可收到完整Skill解读并收到skill解读报告（详见示例图片）

这次给元Skill yao-meta-skill 做一次重构和2.0升级
 根据升级方案，Codex已经工作了38小时，提交了301个分支，还在推进中 Codex越来越强了，复杂工程任务已经可以自己持续拆解、提交、修复、迭代 等升级完成测试没问题后，再开源给大家，并同步分享升级方案文档

看了下OpenAI的广告后台，非常简单 但感觉要做好这个投放，难度也不小 研究了下官方文档，几点感触： 1、ChatGPT Ads的本质不是“买关键词”，广告很依赖丰富的上下文，其实质是在买用户任务场景和意图匹配 2、对于AI广告，越像说明书，可能越适合 ChatGPT，核心是清楚、有用、具体 3、投放着陆页的SEO基础设施非常重要，OpenAI的爬虫及广告系统，都需要理解和验证页面 4、相关性很重要，落地页、标题、文案和上下文提示，都会影响匹配质量 官方，把这个定义为是“AI-native advertising”，也就是“AI 原生广告” GEM时代，也开始了

再分享几个飞书开源文档，欢迎惠存： 1、42.5万字《姚金刚认知随笔》，每周更新： 2、《GEO白皮书》，AI搜索营销科普文档，不定时更新： 3、《姚金刚提示词合集》，不定时更新： 4、《GEO提示词合集》，我和向阳的GEO书籍配套提示词：