十五年经验进入
同一套判断标准
把建站、SEO、产品页、多语言、内容、询盘和复盘中的实战判断沉淀下来，减少对单个执行人员经验的依赖。
DONGMING AI · SKILL-BASED EXECUTION
把 15 年实战经验，变成 AI 会执行的 Skill。
东明 AI 智能体不是第三方通用 AI 工具，而是把 15 年外贸独立站运营经验，拆解为 108 个可执行、可检查、可复盘的 AI Skill，让 AI 按东明的方法做事。
- 15 年独立站运营经验
- 108个 AI Skill
- 7大经验领域
- 1 套执行复盘闭环
EXPERIENCE INPUT
15YEARS
OPERATING→
OPERATING→
EXPERIENCE COMPILED INTO108 AI SKILLS可执行 · 可检查 · 可复盘
- 01拆解东明实战判断建站 · SEO · 产品页 · 多语言 · 内容 · 询盘 · 数据复盘等待
- 02匹配对应 AI Skill每个 Skill 都有输入、判断标准、输出与检查点等待
- 03AI 执行，东明复核让经验成为稳定动作，并留下记录进入下一轮复盘等待
DONGMING METHOD / OUTPUT问题位置 · 判断依据 · 执行动作 · 复核记录已留痕
不是把任务交给通用模型自由发挥，而是让 AI 按东明沉淀的 Skill 标准执行。
FULL PAGE · GROWTH OPERATING SYSTEM
协作原则传统痛点工作控制台系统架构核心 Skill执行流程角色分工
它不是另一个 AI 写作工具
把经验拆成动作，
让每一步都有复核。
数据先进入系统，AI 按统一标准辅助判断并给出结构化输出，东明团队与企业责任人再确认事实、风险和优先级。效率来自流程一致，而不是一次生成更多内容。
十五年经验进入
一百零八个 Skill
覆盖增长全流程
从关键词与页面映射，到 TDK、内链、ALT、翻译 QA、询盘路径和数据复盘，每个 Skill 都有对应检查点。
每项输出都能
复核、记录与追踪
AI 辅助发现问题并形成标准输出，人工确认事实与风险，最终留下修改记录、执行清单和下一步计划。
02 / WHY TRADITIONAL SEO BREAKS
传统推广为什么不稳定？因为执行标准跟着人变。
传统 SEO 最大的问题不是没人做，而是每个人的水平、方法和执行深度都不一样。人员一换，判断标准、内容质量与复盘方式也会跟着变化。
传统痛点常见表现直接后果东明 AI 智能体如何解决
优化人员水平不一
同一个网站，不同优化师做法完全不同
预算投入了，但效果不可控
东明 15 年经验固化为 AI Skill，统一执行标准文案不懂产品
文章像通用模板，产品卖点没有讲清楚
用户不信任，询盘少
产品页智能体按行业、产品与采购意图重写内容翻译不懂 SEO
小语种翻译腔重，标题和正文不符合当地搜索习惯
多语言页面有收录无转化
多语言 SEO 智能体做标题、描述、正文 QA 和本地化技术人员不懂转化
只改代码，不看询盘路径、CTA 和加载速度
排名有了，询盘没起来
Codex 技术智能体配合 SEO 和转化目标执行内容更新不可持续
前期写几篇，后期没人维护
网站长期不增长
内容增长智能体按关键词、PAA 和应用场景持续产出数据复盘缺失
只汇报排名，不分析页面、询盘、曝光和点击
下一步不知道该做什么
数据智能体按 GSC、GA 与询盘数据形成月度迭代计划把智能体放进真实协作链
让 AI 进入流程，
而不是脱离流程。
资料从哪里来、AI 做到哪一步、谁来确认、结论回到哪里，都需要清楚记录。效率来自可追踪的协作，而不是一次生成更多内容。
DONGMING AI / WORKSPACE DEMO
人工复核在线 ●
CONTROLLED WORKFLOW
- 01数据输入站点、产品、市场与历史数据
- 02AI 判断按 Skill 识别意图、问题和机会
- 03标准输出问题清单、映射、建议与优先级
- 04人工复核确认事实、风险和执行顺序
- 05执行记录修改留痕并进入下一轮复盘
界面为协作逻辑示意，具体模块、权限与工作方式会根据企业实际资料和团队责任确定。
/ OPERATING SYSTEM
数据进入系统，
输出回到执行记录。
运行机制不是“输入一句话，得到一篇文章”，而是数据输入 → AI 判断 → 标准输出 → 人工复核 → 执行记录。每一步都有来源、责任人与下一步动作。
SIX CONNECTED MODULES
六个模块一起工作，
增长才不会中途断开。
东明把策略、页面、内容、多语言和数据放在一套系统里。每个模块既有自己的检查标准，也会把输出交给下一环节继续执行。
行业定位、竞争对手、关键词意图、目标市场与栏目结构。
输出：关键词与页面规划清单Title、Meta、H1、URL、Sitemap、Robots、内链与 ALT。
输出：问题位置、风险等级与修改建议标题、描述、参数、FAQ、CTA 与相关产品路径。
输出：产品事实与转化缺口清单本地化关键词、翻译 QA、术语统一与串译风险检查。
输出：术语表、页面映射与 QA 记录行业文章、应用案例、对比内容、PAA 问答与知识补充。
输出：内容清单、质检结果与发布记录GSC / GA、关键词、页面表现、询盘质量与下一步计划。
输出：机会页面与优先动作12 / 108 SKILL EXAMPLES
先看十二个代表 Skill，
理解整套技能库。
以下展示 108 个 AI Skill 中的 12 个代表项。每个 Skill 都有明确输入、判断标准、结构化输出和复核责任；AI 负责稳定执行，东明与企业责任人负责关键判断。
数据输入AI 判断标准输出人工复核执行记录
Search Intent搜索意图判断
区分采购、比较、信息、品牌等搜索意图，并判断应由产品页、分类页、文章页还是应用页承接。
SEO Page Audit页面诊断与优化
检查 Title、Meta、H1、Canonical、URL、索引、Sitemap、Robots、内链及常见技术异常。
Image Semantic & ALT图片语义与媒体 SEO
识别产品、部件和应用场景，检查 ALT 是否缺失、错误、堆砌或与页面主题不匹配。
Content Reasoning内容合理性检查
判断页面是否真正回答搜索问题，发现空泛重复、逻辑断层、关键词硬塞和 CTA 错位。
Product Fact Check产品事实一致性
跨页面比对型号、功率、尺寸、材料、参数、应用与案例描述，发现前后冲突。
Risk Language高风险表达识别
识别绝对化、保证性、夸大宣传和可能造成误导的高风险语言。
Compliance Claim合规声明核验
检查 CE、FDA、ISO、环保、安全、无毒和性能保证等声明是否存在证据缺口。
Translation QA翻译纠错与术语 QA
检查漏译、错译、直译腔、术语不一致、数字单位、型号品牌误译与串译风险。
Localization Research多语言市场调研
按目标国家研究产品叫法、搜索表达、竞品页面和采购习惯，而不是直接翻译英文关键词。
AI Search StructureAI 搜索内容结构
检查产品知识、FAQ、PAA、案例和技术资料是否形成清晰实体关系与可理解问答结构。
GSC Diagnosis搜索数据诊断
识别高曝光低点击、排名 8-20、流量下降、页面增长机会和收录异常。
Inquiry Intent询盘意图判断
结合询盘内容、来源页面、国家、公司信息和产品需求，辅助判断采购意图。
一条受控的执行链路
不是一次生成，
而是连续五步闭环。
每项工作都沿着同一条链路运行，谁提供数据、AI 做出什么判断、谁负责复核以及最后执行了什么，都能被追踪。
- 01 / INPUT
数据输入
站点、产品资料、目标市场、历史内容、GSC / GA 与询盘反馈进入任务。
- 02 / JUDGE
AI 判断
按对应 Skill 识别搜索意图、页面问题、内容缺口、语言风险或数据机会。
- 03 / OUTPUT
标准输出
形成页面映射、问题清单、修改建议、风险等级和执行优先级。
- 04 / REVIEW
人工复核
东明与企业责任人确认事实、合规、公开边界和实际执行顺序。
- 05 / RECORD
执行记录
修改结果、版本、数据依据和下一步计划被记录，并进入下一轮复盘。
先划清责任，再谈自动化
谁负责什么，
先说清再自动化。
智能体的稳定性来自明确边界。企业、AI 与人工复核各自承担不同责任，关键事实和公开动作始终需要责任人确认。
- 产品与应用事实
- 目标市场与客户反馈
- 可公开与不可公开信息
- 资料分类与缺口提示
- 结构检查与内容初稿
- 记录、归档与任务提醒
- 技术准确与语言边界
- 公开发布与客户沟通
- 复盘结论与优先顺序
BOUNDARY
东明 AI 外贸增长系统适合愿意提供真实产品资料、安排责任人参与复核，并以 GSC / GA、页面表现和询盘反馈持续复盘的团队。系统不替代业务人员，不承诺固定时间、固定排名、固定询盘或成交结果；产品事实、合规声明、公开发布和客户沟通必须由责任人确认。
判断适配性
先看看它能否进入
你现在的工作方式。
告诉我们你的行业、现有站点、资料基础和团队协作方式，我们先判断哪些环节适合被整理和辅助。