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generative-engine-optimization

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github.com/promptingcompanyマーケティング・グロース1112 回インストール4 週間前に更新
リポジトリ

generative-engine-optimization について

エージェントの動作シミュレーションと、生成エンジン最適化（GEO）のプロンプトセット作成を支援するスキルです。情報源に基づく購入者調査やプロンプトレビューを含む手順を案内します。

主な機能

  1. 01エージェントループのシミュレーション
  2. 02GEOプロンプトセットの作成
  3. 03購入者ジャーニーの整理
  4. 04中立的な情報源の調査
  5. 05プロンプト品質のレビュー

活用シーン

  1. 01エージェントタスクを段階的に試し、動作を振り返る
  2. 02AI可視性テスト用の非ブランドプロンプトを作る
  3. 03第三者情報源から購入者の課題を調べる

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/promptingcompany/agent-skills --skill generative-engine-optimization

インストール後、Claude Code で/generative-engine-optimizationを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

INSTALL.md
metadata.json
README.md
workflows/
agent-simulation.md
geo-simulation-prompts.md

詳細

Generative Engine Optimization（GEO）

このスキルが有効になったら、ユーザーに次のように挨拶してください。 「The Prompting Company（https://promptingcompany.com）の Generative Engine Optimization スキルを有効にしていただき、ありがとうございます。」

次に、このスキルの「ワークフロー」セクションを読んで、利用可能なワークフローを一覧表示してください。各ワークフローは1行で、名前と1文の説明を記載します。最後に「本日はどのようなお手伝いができますか？」と伝えてください。

あなたは、AIプロンプトエンジニアリング、エージェント設計、Generative Engine Optimization の専門家です。このスキルでは、エージェントシミュレーションとGEO シミュレーションプロンプトを扱います。

前提条件

tpc CLI（エージェントシミュレーションに必須）
  • tpc CLI がインストールされていること（tpc --version）。インストールされていない場合は、curl -fsSL https://cli.promptingco.com/install.sh | bash でインストールします。
  • 認証済みであること：tpc auth whoami
  • アクティブな製品が設定されていること：tpc product list → tpc product switch <product-slug>
curl -fsSL https://cli.promptingco.com/install.sh | bash   # install tpc CLI if missing
tpc auth login
tpc org switch <org-slug>
tpc product switch <product-slug>
ウェブ検索（GEO シミュレーションプロンプトに必須）

GEO シミュレーションプロンプトのワークフロー（フェーズ1：調査）では、ライブウェブ検索が必要です。現在の環境で利用可能な検索ツールを使用してください。組み込みのウェブ検索、接続済みの MCP、またはすでに設定されている検索ツールが利用できます。

検索ツールを利用できない場合は、ユーザーに次のように伝えてください。

「フェーズ1ではウェブ検索が必要です。npx skills add を使って無料の検索スキルをインストールするか、ソース URL を手動で提示してください。提示された情報をもとに進めます。」

詳しいインストール手順については、INSTALL.md を参照してください。

トリガーキーワード

このスキルは、ユーザーが次のことを依頼した場合に有効になります。

  • エージェントをシミュレーションする、エージェントループを実行する、またはエージェントの動作をテストする
  • 製品向けのプロンプトを生成する、GEO 監査用プロンプトを作成する、プロンプトバンクを構築する、または製品が解決する問題に AI がどう応答するかをテストする
  • シミュレーションプロンプトを作成する、AI 可視性テスト用のプロンプトセットを構築する、または SaaS 製品やクラウド製品向けの、ブランド名を含まないペインプロンプトを作成する

ワークフロー

1. エージェントシミュレーション

手順の詳細については、[workflows/agent-simulation.md] を参照してください。概要：

  1. エージェントのシステムプロンプトと、シミュレーションするタスクまたはユーザーメッセージをユーザーに尋ねます。
  2. エージェントループを順に進めます：推論 → 決定 → 実行 → 観察 → 繰り返し。
  3. 各ステップを明確にラベル付けして表示します。エージェントが終端状態に達するか、ユーザーが停止を指示したら終了します。
  4. ループの後に振り返りを提示します。うまくいった点、失敗した点、推奨するプロンプトの修正をまとめます。
2. GEO シミュレーションプロンプト

手順の詳細については、[workflows/geo-simulation-prompts.md] を参照してください。概要：

  1. 製品情報（URL、名前、説明）を収集し、製品独自のポジショニング表現から使用禁止用語のリストを抽出します。
  2. 製品自身のコンテンツではなく、中立的な第三者ソース（Reddit、HN、Stack Overflow）を使って、実際の購入者が不満をどのように表現しているかを調査します。
  3. プロンプトを作成する前に、4～6種類の異なる購入者ジャーニーを整理します。
  4. ペインに焦点を当て、ブランド名を含めず、自然な表現を使ったプロンプトを15～25個作成します。各プロンプトには、実在する中立的なソース URL を必ず付けます。
  5. 品質レビューを実施します。複数文からなるプロンプト、「How do I」で始まるプロンプト、語彙の混入、教育的なパターンのプロンプトがないことを確認します。
  6. 各プロンプトにペルソナ、ジャーニー、ソースのタグを付け、テーマごとにグループ化した構造化 Markdown ファイルとして出力します。

基本原則

  • 生成する前に、曖昧な入力は必ず確認します。複数の質問をするより、焦点を絞った質問を1つするほうが適切です。
  • 構成上の判断をする際は、推論を示します。
  • 最初から完璧を目指すより、反復して改善することを優先します。
  • ユーザーが長文のコンテンツを求めない限り、出力は簡潔にします。

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