安裝
https://github.com/resciencelab/opc-skills適合誰
適合一人公司、獨立開發者或個體經營者，想給助手加一套自動化技能的人。官方寫明：這些是給 Solopreneurs、Indie Hackers 和 One-Person Companies 用的 AI Agent Skills，用來擴展助手並完成更專門的任務。
更合適的人，是已經有頁面要做 AI 搜尋可見性，或已經要去公開討論區了解需求的人。原文只點名了兩行技能：seo-geo 和 requesthunt。不適合想在本頁找到安裝命令的人——引用的原文沒有給出 npx 或其他安裝器。
開始前先打開官方倉庫，只使用表裡的技能資料夾。不要編造其他 skills/ 路徑。
3 分鐘完成第一次嘗試
只走原文給出的官方位置：倉庫與技能資料夾。第一次做唯讀檢查，不要先改線上頁面，也不要先對外部社群發文。
前置條件：你已經有一篇自己的頁面文案，或助手已經能載入本機技能資料夾。若技能尚未出現，停在倉庫，不要發明安裝步驟。
安裝位置：原文沒有安裝命令。官方倉庫：
https://github.com/resciencelab/opc-skills
seo-geo 資料夾：
https://github.com/ReScienceLab/opc-skills/blob/main/skills/seo-geo
低風險觸發：在技能可用的前提下，讓助手按 seo-geo 檢查你已有的頁面文案，看它面向 ChatGPT、Perplexity、Google 這類 AI 搜尋時缺什麼。只出建議，不改線上內容。官方還寫明：每個技能是獨立資料夾，內含指令、腳本和資源，並以 SKILL.md 提供說明與元資料。第一次先讀這份說明，再決定要不要跑腳本。
成功訊號：助手按 SEO 與 GEO 口徑給出檢查要點，且沒有推送或覆蓋線上檔案。若它要執行腳本或外送請求，先確認副作用。
使用案例
案例一：為已有內容做 AI 搜尋向優化。使用 seo-geo：SEO 與 GEO，面向 ChatGPT、Perplexity、Google。適合已經有頁面、想先看差距的人。證據只到這一句，沒有給出檢測工具或上線步驟。先核對文案，再決定是否改頁面。
案例二：從公開討論裡看需求。使用 requesthunt：從 Reddit、X 和 GitHub 研究用戶需求。資料夾：
https://github.com/ReScienceLab/opc-skills/blob/main/skills/requesthunt
適合已經有產品方向、只想取得需求訊號的人。這會接觸外部站點，先確認不會自動發文或改別人的倉庫。證據沒有寫出查詢詞或匯出格式。
使用邊界
原文沒有安裝命令。不要補寫市場或 CLI 安裝。官方位置只有倉庫和上述兩個資料夾。
技能形態是帶 SKILL.md 的獨立資料夾，可包含腳本。跑腳本前先看它會改什麼。
官方寫明可擴展多種助手並寫了 and more，這不是互斥名單，也沒有為每個環境單獨給步驟。
不要補寫表外的技能名，也不要把 seo-geo 理解成已經覆蓋全部搜尋引擎。