SEO 不是“找几个关键词写几篇文”，而是把搜索意图、技术可抓取性、内容结构、AI 搜索友好度和业务转化一起设计。
| 命令 | 作用 | 适合阶段 | 典型输出 |
|---|---|---|---|
| /research ⎘ | 快速摸清关键词方向、竞品内容、用户问题。 | 冷启动研究 | 内容机会、问题清单、竞品主题 |
| /deep-research ⎘ | 做专题级深挖与引用支撑。 | 重点专题 | 深度报告、论据、趋势结论 |
| /seo ⎘ | 做技术 SEO 与全站审计。 | 上线前后 | 技术问题、优先级、优化建议 |
| /ai-seo ⎘ | 优化 AI 搜索与 AEO 结构。 | 内容已开始生产后 | AI友好改写、结构建议 |
| /content-strategy ⎘ | 制定内容地图与月度节奏。 | 研究后 | 栏目、主题簇、发布计划 |
| /write ⎘ | 写出有研究支撑的 SEO 文章初稿。 | 单篇执行 | 文章结构、正文、引用 |
| /write-concisely ⎘ | 精炼文章，减少 AI 味。 | 成稿前 | 更自然的文章版本 |
/research → /content-strategy → /write → /write-concisely；重点项目再加 /seo 和 /ai-seo。先理解用户真正搜什么、为什么搜、搜到之后想做什么。
先定主题簇、栏目和内链逻辑，再开始写单篇，避免今天想到什么写什么。
文章初稿和文章润色最好拆开做，这样更稳定，也更容易控制 AI 味。
传统 SEO 和 AI 搜索优化要一起看，尤其是定义型段落、FAQ、结构化答案和权威引用。
先用 /research 和 /content-strategy 出 30 天内容地图，再补 /seo 做技术检查。
重点跑：研究 → 内容地图 → 单篇写作 → CTA 对齐。
先审计，再找技术问题与内容断层，最后补重点页面。
在传统 SEO 基础上，再补定义、FAQ、结构化答案、专家引用与 AI 友好格式。
先 1 次研究，拉 1 张内容地图，出 5-10 篇重点选题，再配合技术检查。
按主题簇规划内容，优先做高相关、高商业意图、高复用的页面。
/seo 体检 → 问题优先级 → 内容地图 → 补重点页面 → 复盘。