操作前确认
在敏感写入前请求确认。这是 WorkBuddy 在 7 个 Agent 里相对少见的能力。
WorkBuddy × SEO 与 GEO · 原生覆盖 29%
网页结构化数据 Skill有 7 个执行步骤,其中 2 步可以在 WorkBuddy 里直接完成。它能在敏感写入前请求确认,正好对应这个 Skill 里最吃工具的一段。运行脚本、页面预览属于有条件支持,执行路径和原生能力不同,下面单独说明。
WHY WORKBUDDY
适配结论
网页结构化数据 Skill不在 WorkBuddy 的前十推荐里——WorkBuddy更擅长中文办公、本地资料和企业协作,这个 Skill 的重心不完全在这里。它仍然可以正常安装使用,只是如果你要做的就是这件事,可以先看看下面几个更合适的 Agent。
用这个 Agent 跑这个 Skill,处理「筛选适用实体类别」和「排除不支持的类型」这两个环节时,可以直接用连接器去天眼查或飞书取企业实体信息,不用先从别的系统导出 Excel 再上传。因为能原生读 Word 和 Excel,看资料定字段映射很顺手。要在「编写 JSON-LD 代码」和「串联全站实体图谱」这类环节跑脚本批量处理大量 URL,它不做这事。需要敲命令行、要一次给上百个页面生成代码的任务,换别的 Agent。
在敏感写入前请求确认。这是 WorkBuddy 在 7 个 Agent 里相对少见的能力。
CAPABILITY × STEP
核心差异
网页结构化数据 Skill 共 7 个环节。WorkBuddy 可直接执行 2 个环节,5 个需要相应工具与配置。判断质量取决于输入资料与具体推理。
| 步骤 | 所需能力 | 等级 | 在 WorkBuddy 下具体怎么做 |
|---|---|---|---|
| 01 提取页面实体信息 | 读本地资料运行脚本页面预览 | 有条件 | 可以做但有条件:可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式。 |
| 02 匹配网页类型 | 联网检索页面预览 | 有条件 | 可以做但有条件:WorkBuddy 对页面预览的支持有限制。 |
| 03 筛选适用实体类别 | 联网检索 | 直接执行 | 直接交给 WorkBuddy:它能自己发起搜索并扩展检索词。 |
| 04 排除不支持的类型 | MCP 与连接器 | 直接执行 | 直接交给 WorkBuddy:它能通过 MCP 或连接器读取外部系统数据。 |
| 05 编写 JSON-LD 代码 | 运行脚本 | 有条件 | 可以做但有条件:可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式。 |
| 06 串联全站实体图谱 | 打开网页取正文运行脚本页面预览 | 有条件 | 可以做但有条件:可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式。 |
| 07 输出验证测试建议 | 运行脚本操作前确认 | 有条件 | 可以做但有条件:可在授权工作空间内处理数据,但不以脚本为主要交付形式。 |
做网页结构化数据时,常需要核对工商实体名称或内部产品库。这个 Agent 可以用连接器直接去天眼查核对企业工商信息,或者从飞书多维表格拉取产品库。在「筛选适用实体类别」和「排除不支持的类型」环节,它直接读这些系统里的数据对齐。不需要把天眼查页面另存为 CSV,也不用从飞书导出 Excel。第一次用某个系统要先去连,未连接的系统它读不到,也不会主动定时抓取,需要手工发指令让它查。
把目标页面导出的 Word 或包含前端结构的 Excel 放进授权目录,它会直接读文件里的文本来提取。不要指望它用脚本去自动爬取需要登录的页面后台,要把页面实际包含的文本内容存成它原生支持的文档格式再交。
用连接器去天眼查或企查查核对当前企业实体的真实注册信息。对比提取到的页面实体属性,排除 Schema 标准里不适用的类别。不需要手动去各个查查网站搜索后把结果复制进来,直接在中文对话框里让它查指定公司。
它不在这个 Agent 里直接运行 Google 富媒体结果测试工具的脚本。它会把写好的 JSON-LD 代码整理好,并给出具体的测试网址链接和需要重点人工核对的字段。要把生成的代码贴到测试工具里人工点击验证。
IMPORT · RUN
资料导入与任务下发
WorkBuddy可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。
把产品介绍、客户反馈、销售表格或历史方案拖进 WorkBuddy,并直接说清这次要完成的营销任务。
选择一个 Skill 后,用中文说清要完成的任务。需要多种专业能力时,可以让多个专家分工完成。
把目标页面的 URL 列表和前端代码结构存进 Word 或 Excel,连同包含网页实际文本内容的文档,统一放进授权工作空间的共享目录。在技能板块选「添加技能 → 上传技能」导入本地技能包。在右侧对话框直接用中文把任务说清,比如「读取目录里的产品清单 Excel,给这些页面生成带价格和星级的 JSON-LD」。多专家并行分工时,在右侧产物区逐份审阅交付物。
COLLABORATE · CHAIN
协作与后续衔接
生成的 JSON-LD 代码可以自动写进飞书多维表格或腾讯文档,参与规则讨论的 SEO 和前端能直接在协作工具里取用。要手工做的是在对话里指定具体的接收文档和列,定时任务可以按周期把新生成的代码推到企业微信群里交由前端评审。
如果在同一个工作空间里先跑 SEO 分析的 Skill 产出关键词和实体列表,这个 Skill 可以直接读取上个 Skill 留在共享目录里的产出物来生成 JSON-LD。跨 Skill 传递不需要手工复制粘贴中间数据。要注意上个 Skill 的产物必须是 Word、Excel 这类它原生支持的格式。
COMBINATION CASE
场景化实战案例
海外营销团队要给两百多个产品页加上结构化数据,期望能被 Perplexity 和 ChatGPT 正确引用。手里有包含产品名、价格和星级评分的飞书多维表格,缺少直接可用的 JSON-LD 代码。
预期结果:交付了包含全站产品字段的 JSON-LD 代码表,直接可供前端复制粘贴。前端需要把代码部署到线上后,用 Google 富媒体结果测试工具人工跑一遍验证页面实际抓取效果。
VERIFY · TROUBLESHOOT
效果验证方法
装完先跑一个包含三个产品信息的 Word 文档,在指令里要求它生成带价格和评论星级的产品 Schema。去右侧产物区看它输出的 JSON-LD 代码,检查 price 和 aggregateRating 字段是否准确对应了文档里的数值。如果代码能直接写进指定的腾讯文档里,并且没有报错,说明连接器和文档读取都在正常起作用。
请在 WorkBuddy 中使用「网页结构化数据 Skill」。本次要完成:产品页面需要显示星级和价格富文本。我会提供目标页面 URL 和前端代码结构和网页实际包含的文本内容。请先完成一份小样,交付包含具体字段和内容的 JSON-LD 代码和网页类型与 Schema 模型的对照表,并列出需要我核对的事实和数字。
安装完成后,先只做第 3 步:让 WorkBuddy 筛选适用实体类别,并把它自己发起搜索并扩展检索词的过程说出来。这一步是只读的,能确认 Skill 已被识别,也能确认它拿得到需要的资料。
7 步里 2 步可直接执行,5 步需要相应工具与配置。请结合逐步说明确认实际做法。
WorkBuddy可以直接读取目录里的资料,把这些文件放在同一个位置即可。
安装完成后,先只做第 3 步:让 WorkBuddy 筛选适用实体类别,并把它自己发起搜索并扩展检索词的过程说出来。这一步是只读的,能确认 Skill 已被识别,也能确认它拿得到需要的资料。
因为它能在敏感写入前请求确认,在 7 个 Agent 里具备这些能力的不多。如果你的卡点不在这里,页面下方列出了更合适的选择。
没有读到资料时,把文件重新拖进当前任务;没有调用 Skill 时,直接说出 Skill 名称和要完成的任务;结果太宽泛时,补充真实产品、客户和竞品资料。
在「匹配网页类型」这个环节最值得按具体业务改。把团队常遇到的实体类别和对应的 Schema 模板存进一份 Excel 放在共享目录。指令里让它优先匹配这份表格里的类别,如果遇到不在表里的情况再联网去 Schema 官网检索。改完指令存成团队版本,以后所有人跑这个 Skill 都会按这套统一的实体映射标准来生成代码。
INSTALL
安装到 WorkBuddy
把提示词复制给 WorkBuddy,它会自己下载 ZIP 并完成安装,装完会报告实际目录。
METHOD 01 · 交给 AI 自己装
适合大多数情况。Agent 会下载 ZIP、解压、放到正确目录,并在缺少权限时告诉你需要手工做哪一步。
请帮我把「网页结构化数据 Skill」安装到 WorkBuddy。 1. 下载完整 Skill ZIP:https://www.vibemarketing.work/packages/skill-schema/1.0.0/skill-schema.zip 注意:网页 HTML 不能当作 Skill 文件安装,必须使用 ZIP 里的完整文件。 2. 解压后保留 SKILL.md 及全部配套文件,按 WorkBuddy 的方式安装:技能 → 添加技能 → 上传技能 → 选择本地技能包 3. 安装完成后告诉我实际安装目录。 4. 用一个只读小任务验证:在“已安装”中搜索 Skill 名称,启用后用一个只读样本任务检查是否被正确调用。 5. 如果你没有联网、下载或写目录权限,请直接告诉我哪几步需要我手工完成。 参考:原始 SKILL.md https://www.vibemarketing.work/raw/skill-schema/SKILL.md;安装指南 https://www.vibemarketing.work/agent-install/skill-schema.md
METHOD 03 · 手动放目录
解压 ZIP 后,在 WorkBuddy 中执行:
技能 → 添加技能 → 上传技能 → 选择本地技能包
验证:在“已安装”中搜索 Skill 名称,启用后用一个只读样本任务检查是否被正确调用。
HTML 业务页面不能直接当作 Skill 文件安装。AI 需要下载完整 ZIP 并保留配套文件。
OTHER AGENTS
跨 Agent 适配对比
下面的步数来自逐步比对。卡在哪一步,就看哪个 AI 能直接完成那一步。
TRAE在这个 Skill 上直接覆盖 6/7 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。
ZCode在这个 Skill 上直接覆盖 6/7 步,而且能把成果渲染成可直接查看的页面——如果你这次的卡点正是页面预览,换它更省事。
Codex在这个 Skill 上直接覆盖 4/7 步,而且能运行脚本处理数据和格式转换——如果你这次的卡点正是运行脚本,换它更省事。
FURTHER READING
围绕 WorkBuddy 和这个任务的共同标签挑出来的,换成别的 Agent 看到的不是同一批。
越来越多人把选型直接丢给ChatGPT、Perplexity、Gemini,或者购物、采购类助手。答案是模型拼出来的,不一定点开你的网页。世界经济论坛把这件事叫做智能体引擎优化(AEO):你要进的不是
GEO(生成式引擎优化)不是SEO的升级版,而是针对AI答案引擎的不同优化逻辑。本文从展示形式、排名机制、内容策略和技术实现四个维度对比GEO与SEO的核心差异,帮助营销团队理解两种流量来源的共存策略
品牌想在 AI 搜索的回答里被提及,正确的做法不是频繁去问 AI「你有没有提我」,而是先建一张品牌查询地图,摸清在哪些问题下 AI 会提到谁、怎么提;再针对差距补充可独立引用的事实和内容资产;最后按月
GEO 不是 SEO 的替代品,而是在基础 SEO 之上提升内容被 AI 答案引擎理解、引用和点击的概率。本文讲清两者的关系与四条落地调整。
AI 搜索引擎引用网站内容,走的是"先检索、再筛选、后生成"的三段链路:它先用检索系统找到与问题相关的网页,再从候选里挑出少数来源,最后在生成回答时把来源链接挂在对应结论旁边。你的页面能不能被引用,不
关键词拓展 Skill 的正确用法,是把它当成一个有明确输入输出契约的执行单元:你交给它种子词、业务边界和排除规则,它返回一张带意图标注的候选词表。多数人调用后拿到一堆不可用的词,问题不在 Skill
NEXT WORKFLOW
搭配使用
按产出物与输入资料的衔接关系计算,都是同一个 Agent 下的版本,装完可以直接接着跑。
用 WorkBuddy 完成「新产品准备在 Product Hunt 做首发」,最终得到带网址与收录状态的 CSV 跟踪表单。
用 WorkBuddy 完成「查关键词是否被 AI 摘要抢走点击」,最终得到搜索结果页特性分布清单。
用 WorkBuddy 完成「准备上线一套设计素材库需要规划展示页面」,最终得到包含名称和主要行动按钮的聚合页版块清单。