高级：用 AI Agent 搭一座会自己产内容的官网，让 AI 搜索更愿意推荐你

你会得到什么

用开源的 GEOFlow 搭一套属于自己的"GEO 内容工厂"。GEO 就是让 ChatGPT、豆包、DeepSeek 这类 AI 搜索在回答用户时愿意引用你。它管的是一整条链：把公司已有的资料喂进去，AI 按你的口径写文章和专题，自动质检，人工审核后发到官网和各个渠道，最后看 AI 搜索里你被提到了多少次。安装、配置和排错都交给你的 AI Agent。文中有 3 段可以直接复制的提示词。

AI Agent 负责搭系统和起草，你负责把关资料和审核发布。 这套东西能放大你已有的真实资料，前提是你得有资料可放大。

为什么要一整条链，而不是一个写稿工具

AI 搜索挑选引用来源时，看的不只是文章写得好不好，还看内容可不可信、有没有持续更新，以及站点结构能不能被读懂。只用 AI 批量写稿，很快就会变成一堆没人信的水文。GEOFlow 把几道关卡串在了一起：

• 先有可信资料：文章从你自己的知识库里取材，每个说法都能追溯到原始资料。
• 再过质检和人审：AI 先按证据和数据打分，再查广告用语，不合格的不放行，合格的还要人点头。
• 发布后能复盘：哪些问题下 AI 提到了你，哪些竞品被引用了，下一轮就补哪里。

按仓库的说明，它目前是 3.2.1 正式版，AGPL-3.0 开源许可，个人和企业都可以免费商用，GitHub 上约 4000 Star。

第 1 步：先确认你适不适合

这套系统更适合手里有真实资料、有人负责审核、打算长期运营的团队，比如企业官网和品牌的知识频道，或者某个行业的资料站。开工前准备好四样：

• 一台能跑 Docker 的电脑或服务器：先在自己电脑上体验，正式用再放到服务器上。
• 一个大模型 API Key：写稿和质检要调用模型，配图也是，费用按用量另算。
• 一批真实资料：产品手册、案例、常见问题、行业报告，PDF、PPT、Word、Markdown 都能导入。扫描件和纯图片要先转成文字。
• 一个审核负责人：AI 写的每篇稿子最终都要有人看过才发。

第 2 步：让 AI Agent 在本机装好体验版

先在自己电脑上跑起来看看界面，不碰服务器。把这段发给你的 AI Agent：

我想在这台电脑上体验开源项目 GEOFlow（https://github.com/yaojingang/GEOFlow），只做本地体验，不部署到服务器。请帮我：
1. 先读仓库 README 和 docs/deployment/DEPLOYMENT.md，检查我的电脑有没有装 Docker、内存和磁盘够不够，用大白话告诉我结果。
2. 要装的东西先列清单，等我同意再装。
3. 按 README 的 Docker 开发方式启动，告诉我前台和后台的访问地址，以及默认管理员账号在文档哪里写着。
4. 仓库里自带一个 GEOFlow 的 Agent Skill（.agents/skills/geoflow），如果你支持 Skill，请先读它再操作。
5. 启动失败就看日志，把原因和解决办法用大白话告诉我，同一个错误最多重试两次。
6. 只在本机运行，不要把端口开放到外网，不要改动这个项目以外的任何文件。

装好后登录后台，首页是一个"今天想做什么"的 AI 工作台，可以直接用一句话描述要做的事。

第 3 步：喂资料，配模型

GEOFlow 能写出什么，取决于你喂给它什么。在后台的知识库里导入资料，在 AI 配置里填上模型的 API Key。

资料分批导入，先放最权威、最常被问到的那几份，比如产品说明和价格，还有常见问题和客户案例。过时的、互相矛盾的资料先清掉，不然 AI 会把错误说法写得很自信。

第 4 步：让 AI Agent 帮你定第一批选题和规矩

系统搭好以后，真正决定效果的是"写什么"和"按什么标准写"。这一步让 AI Agent 先替你做功课，再一起填进后台：

先列问题再写稿，是因为 AI 搜索是被"问题"触发的：用户问了，它才去找答案。第 5 条用实时测试先跑两篇，能在批量生产前就发现提示词的毛病，不用等 30 篇都写歪了再返工。

第 5 步：审核后发出去

文章过了质检会进入待审核。审核人重点看三件事：说法和资料对不对得上，数据有没有出处，读起来像不像你们公司说的话。

审核通过的文章可以发到这几个地方：

• 你的官网或托管站点：发布后会自动更新站点地图和 llms.txt（一份专门写给 AI 看的网站说明），方便 AI 爬虫读懂你的站。
• WordPress 或其他系统：通过接口推送过去。
• 头条号、搜狐号、网易号：系统生成人工工单，由运营人员借助 Chrome 运营助手操作，最后一步发布必须人来确认。

第 6 步：看 AI 可见性，决定下一轮写什么

在后台的 AI 可见性里配置好 AI 搜索的查询接口后，它会定期拿你的关键词去问 AI，记录你有没有被提到和排第几，也记下它引用了哪些来源、竞品出现了几次。

复盘时不要只看"提到率"涨没涨。更有用的是看两件事：哪些问题下竞品被引用了而你没有，说明那里缺内容。AI 引用了谁的资料，说明它信任哪类来源，下一轮就往那个方向补。

正式上线前，再交给 AI Agent 一次

体验满意了，要放到服务器上长期跑，再让 AI Agent 按官方部署文档做一遍：

我要把 GEOFlow 正式部署到服务器 [服务器信息由我在终端里提供，不要让我把密码贴进聊天]。请按仓库 docs/deployment/DEPLOYMENT.md 的生产部署方式进行：
1. 部署前先列出要准备的东西：域名、HTTPS 证书、数据库备份方案、持久化目录，逐项确认后再动手。
2. 固定使用一个正式发布的版本标签，不要直接部署 main 分支的最新代码。
3. 管理员密码由我自己设置，不要使用默认值。
4. 部署完成后跑一遍健康检查，告诉我怎么备份、怎么升级、出问题怎么回滚。
5. 不要关闭任何安全设置，遇到需要开放端口或改防火墙的地方先问我。

官方建议固定版本标签，因为 main 分支一直在更新，直接部署可能装上还没测完的改动。升级时也按官方先停机备份再迁移的流程来，别直接拉最新代码重启。

注意

• 它放大的是你的资料，不是凭空造内容。 资料少、没人审核时，批量生成只会制造一堆低质量页面，反而伤害品牌。
• 模型费用另算。 写稿和质检会调用模型，可见性监测还会调用搜索接口，先小批量跑，看一周的账单再放量。
• AGPL 许可要读一遍。 自己用、给客户做服务都可以免费商用，但如果你改了代码并通过网络给别人用，要按 AGPL 提供源码。复杂的闭源集成先问清楚。
• 第三方平台的规则照样要守。 平台辅助发布只是帮你省操作，内容合不合规、发多频繁，还是要按各平台的规定来。
• 想先弄明白网站本身该做哪些 GEO 基础工作，看教程 让 AI 搜索也能引用你的网站，一份交给 AI Agent 的体检清单。

参考

• GitHub：yaojingang/GEOFlow（AGPL-3.0）
• 官网：geoflow.me
• 部署文档：DEPLOYMENT.md