刘国栋
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9.8 KiB
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# GEO 智能内容优化平台
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**让您的品牌在 AI 搜索中被优先引用**
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[快速开始](#-快速开始) · [功能特性](#-功能特性) · [使用指南](#-使用指南) · [文档](#-文档)
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## 📖 项目简介
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**GEO（Generative Engine Optimization）智能内容优化平台** 是一款 AI 驱动的品牌内容策略工具，帮助企业在 AI 搜索引擎（如 ChatGPT、Perplexity、Google SGE）的回答中被优先、准确、可信地提及。
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### 解决什么问题？
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当用户向 AI 提问"最好的外贸 ERP 软件是什么？"时，AI 会从互联网内容中检索信息并生成回答。**GEO 工具帮助您的品牌出现在这个回答中**。
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### 核心价值
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| 价值 | 说明 |
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| 🎯 **品牌曝光** | 在 AI 回答中被优先提及 |
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| 📈 **搜索排名** | 内容被 AI 引用，间接提升 SEO |
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| 🏆 **权威建立** | 多平台、多角度内容建立专业形象 |
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| 📊 **数据驱动** | 基于验证数据持续优化策略 |
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## ✨ 功能特性
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### 🔍 关键词策略
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- **智能关键词生成**：AI 生成 + 词库组合 + 混合模式
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- **搜索意图覆盖**：对比、评测、使用、购买、问题、推荐
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- **数据增强**：基于历史验证数据反哺关键词策略
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- **语义扩展**：自动扩展相关关键词
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### ✍️ 内容生成
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- **20+ 平台模板**：知乎、小红书、CSDN、B站、微信公众号等
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- **E-E-A-T 内嵌**：专业性、经验性、权威性、可信度
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- **品牌植入策略**：自然提及 2-4 次，避免过度营销
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- **结构化输出**：结论摘要、清单、FAQ 格式
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### 📚 知识库（RAG）
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- **文档管理**：上传品牌文档、产品手册、案例库
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- **智能检索**：生成内容时自动检索相关信息
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- **来源保障**：基于真实品牌信息生成内容
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### 🔧 内容优化
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- **E-E-A-T 强化**：四维评估与自动优化
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- **事实密度增强**：添加数据支撑和来源引用
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- **结构化数据**：自动生成 JSON-LD Schema（FAQ、HowTo、Article 等）
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- **内容评分**：量化评估内容质量
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### ✅ 验证监控
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- **多模型验证**：DeepSeek、OpenAI、通义千问等多模型交叉验证
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- **AI 搜索验证**：接入 Perplexity 真实搜索引擎验证
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- **竞品对比**：同时验证自有品牌和竞品
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- **负面防护**：主动生成负面查询并监控
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### 📊 数据分析
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- **提及率趋势**：按日期跟踪品牌提及率变化
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- **平台贡献度**：分析各平台的内容贡献
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- **ROI 分析**：API 调用成本统计与优化建议
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- **内容独特性**：检测批量内容的相似度
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### 🔄 平台同步
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- **GitHub API**：一键发布到 GitHub
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- **12 平台复制**：知乎、小红书、CSDN 等平台一键复制
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- **发布记录**：跟踪发布状态
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## 🚀 快速开始
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### 环境要求
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- Python 3.10+
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- pip 或 conda
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### 安装步骤
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```bash
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# 1. 克隆仓库
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git clone https://github.com/your-username/geo_tool.git
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cd geo_tool
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# 2. 安装依赖
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pip install -r requirements.txt
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# 3. 运行应用
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streamlit run geo_tool.py
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```
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### 配置 API Key
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首次运行后，在侧边栏配置 LLM API Key：
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| 提供商 | 说明 |
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| DeepSeek | 推荐，性价比高 |
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| OpenAI | GPT-4o-mini |
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| 通义千问 | 阿里云 |
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| Groq | 推理加速 |
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| Moonshot | Kimi |
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| 豆包 | 字节跳动 |
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| 文心一言 | 百度 |
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## 📋 使用指南
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### 基本工作流程
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1. 关键词蒸馏 → 生成 GEO 优化关键词
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↓
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2. 品牌知识库 → 上传品牌文档和案例
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↓
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3. 自动创作 → 基于知识库生成内容
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↓
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4. 内容优化 → E-E-A-T 强化 + Schema 生成
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↓
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5. 多模型验证 → 验证品牌是否被提及
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↓
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6. 平台同步 → 发布到各平台
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↓
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7. 数据报表 → 监控效果并优化
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### Tab 功能说明
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| Tab | 功能 | 说明 |
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| 🎯 关键词蒸馏 | 关键词生成 | AI/词库/混合三种模式 |
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| ✍️ 自动创作 | 内容生成 | 20+ 平台模板 |
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| 🔧 文章优化 | 内容优化 | E-E-A-T 强化 |
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| ✅ 多模型验证 | 效果验证 | 多模型交叉验证 |
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| 📚 历史记录 | 数据查看 | 历史数据回顾 |
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| 📊 AI 数据报表 | 数据分析 | 趋势图、ROI 分析 |
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| ⚙️ 工作流自动化 | 自动化 | 一键完成全流程 |
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| 📦 GEO 资源库 | 资源管理 | 优化资源推荐 |
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| 🔄 平台同步 | 内容分发 | GitHub + 12 平台 |
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| 🛠️ 配置优化助手 | 配置管理 | 智能配置建议 |
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| 📚 品牌知识库 | RAG 知识库 | 文档管理与检索 |
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## 🏗️ 项目结构
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geo_tool/
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├── .streamlit/ # Streamlit 配置
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│ └── config.toml # 主题配置
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├── docs/ # 项目文档
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│ ├── features/ # 功能文档
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│ ├── guides/ # 使用指南
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│ ├── implementation/ # 实现文档
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│ └── analysis/ # 分析报告
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├── modules/ # 核心模块
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│ ├── ui/ # UI 模块（Tab）
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│ │ ├── tab_keywords.py # 关键词 Tab
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│ │ ├── tab_autowrite.py # 自动创作 Tab
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│ │ ├── tab_optimize.py # 文章优化 Tab
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│ │ ├── tab_validation.py # 验证 Tab
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│ │ ├── tab_reports.py # 报表 Tab
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│ │ ├── tab_workflow.py # 工作流 Tab
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│ │ ├── tab_resources.py # 资源库 Tab
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│ │ ├── tab_platform_sync.py # 平台同步 Tab
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│ │ ├── tab_config_optimizer.py # 配置优化 Tab
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│ │ ├── tab_knowledge.py # 知识库 Tab
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│ │ ├── components.py # 公共组件
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│ │ ├── state.py # 状态管理
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│ │ └── theme.py # 主题样式
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│ ├── knowledge_base.py # RAG 知识库
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│ ├── ai_search_verifier.py # AI 搜索验证
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│ ├── content_uniqueness.py # 内容独特性检测
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│ ├── keyword_data_enhancer.py # 关键词数据增强
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│ ├── llm_factory.py # LLM 工厂
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│ ├── data_storage.py # 数据存储
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│ ├── content_scorer.py # 内容评分
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│ ├── eeat_enhancer.py # E-E-A-T 强化
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│ ├── schema_generator.py # Schema 生成
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│ └── ... # 其他模块
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├── platform_sync/ # 平台同步模块
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│ ├── base_publisher.py # 发布器基类
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│ ├── github_publisher.py # GitHub 发布器
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│ └── copy_manager.py # 复制管理器
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├── geo_tool.py # 主程序入口
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├── requirements.txt # 依赖声明
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├── README.md # 项目说明
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└── DOCS.md # 文档索引
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## 📊 技术栈
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| 技术 | 用途 |
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| [Streamlit](https://streamlit.io/) | Web UI 框架 |
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| [LangChain](https://langchain.com/) | LLM 编排框架 |
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| [SQLite](https://sqlite.org/) | 数据存储 |
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| [Plotly](https://plotly.com/) | 数据可视化 |
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| [Pandas](https://pandas.pydata.org/) | 数据处理 |
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### 支持的 LLM
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| 提供商 | 模型 |
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| DeepSeek | deepseek-chat |
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| OpenAI | gpt-4o-mini, gpt-4 |
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| 通义千问 | qwen-max, qwen-turbo |
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| Groq | llama3-70b-8192 |
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| Moonshot | moonshot-v1-128k |
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| 豆包 | 自定义 |
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| 文心一言 | ernie-bot-turbo |
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## 📚 文档
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| 文档 | 说明 |
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| [DOCS.md](DOCS.md) | 完整文档索引 |
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| [快速开始指南](docs/guides/QUICK_START_GUIDE.md) | 新用户入门 |
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| [平台设置指南](docs/guides/PLATFORM_SETUP.md) | API Key 配置 |
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| [数据存储指南](docs/guides/STORAGE_GUIDE.md) | 存储方案说明 |
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| [产品规格文档](docs/PRODUCT_SPEC.md) | 产品定位与规划 |
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### 功能文档
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- [品牌知识库（RAG）](docs/features/KNOWLEDGE_BASE_FEATURE.md)
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- [AI 搜索验证](docs/features/AI_SEARCH_VERIFIER_FEATURE.md)
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- [内容独特性检测](docs/features/CONTENT_UNIQUENESS_FEATURE.md)
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- [关键词数据增强](docs/features/KEYWORD_DATA_ENHANCER_FEATURE.md)
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- [E-E-A-T 评估与强化](docs/features/EEAT_FEATURE.md)
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- [JSON-LD Schema 生成](docs/features/JSON_LD_SCHEMA_FEATURE.md)
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## 🤝 贡献
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欢迎贡献代码、报告问题或提出建议！
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### 贡献方式
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1. Fork 本仓库
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2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`)
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3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`)
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5. 创建 Pull Request
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### 开发规范
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- 遵循 PEP 8 代码规范
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- 添加必要的注释和文档
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- 确保所有测试通过
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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## 🙏 致谢
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- [Streamlit](https://streamlit.io/) - 优秀的 Web UI 框架
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- [LangChain](https://langchain.com/) - 强大的 LLM 编排框架
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- 所有贡献者和用户
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**如果这个项目对您有帮助，请给一个 ⭐ Star 支持一下！**
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