本工具基于CMU AutoGEO论文(ICLR 2026)Figure 2c-d的系统性迁移实验数据。论文发现：用Gemini上提取的规则应用到GPT上只保留62%效果，而GPT规则迁移到Claude保留72%。跨领域迁移同样存在差异。本工具帮你精确评估内容从一个引擎迁移到另一个引擎时，哪些优化可以保留、哪些需要调整。
S_Self总是最优。跨引擎规则效果 = S_Self × 迁移率%
| 源 \ 目标 | 💎 Gemini | 🤖 GPT | 🟣 Claude |
|---|---|---|---|
| 💎 Gemini规则 | 100% | 62% | 55% |
| 🤖 GPT规则 | 58% | 100% | 72% |
| 🟣 Claude规则 | 48% | 68% | 100% |
你的内容目前针对Gemini优化，想知道在GPT上效果如何。工具告诉你：62%的规则可以保留，但表格规格(G1)和定义格式(G2)在GPT上效果打折，需要替换为叙事案例(P1)和Pros/Cons(P2)。
不需要为每个引擎从头优化。工具告诉你哪些已有优化可以复用（保留清单），只需要针对性调整少量规则（调整清单），大幅降低多引擎适配成本。
将电商领域的内容模板用于开放问答领域，效果会打折多少？工具的跨领域迁移率告诉你答案，帮你决定是复用模板还是重新设计。
团队A负责Gemini优化，团队B负责GPT适配。工具告诉团队B：哪些规则可以直接采用团队A的成果，哪些需要额外工作。
公司战略从"主攻Google搜索(Gemini)"转向"拓展ChatGPT渠道(GPT)"。用工具评估现有内容库的迁移风险：整体迁移率62%意味着约40%的优化需要重做。
找出在所有引擎上都有效的"通用规则"——这些是内容的基础必备项，无论目标引擎是什么都应该满足。
找出只在特定引擎有效的"特异性规则"——这些是差异化优化的关键，针对主要目标引擎重点投入。
每季度用工具检测核心内容在各引擎上的规则合规状态和迁移性，确保多引擎覆盖策略保持有效。
选择源引擎+领域（你当前优化的目标）→ 目标引擎+领域（想迁移到的目标）。
粘贴已经为源引擎优化过的内容。
PHP检测17条规则的满足状态及其在两个引擎上的效果差异。
跨引擎迁移率+跨领域迁移率+综合迁移率。
保留(高迁移)/调整(部分有效)/移除(无效)/新增(目标引擎需要)。
保留已有优化+调整打折规则+移除无效规则+添加缺失规则。
AutoGEO论文Figure 2c-d的系统性实验结果。研究者在每个引擎上提取规则，然后交叉应用到其他引擎上测试效果。
因为每个引擎的训练数据、对齐策略和Safety规则不同，只有针对该引擎提取的规则才能精确匹配其偏好。但跨引擎规则仍优于完全没有优化。
意味着用GPT偏好规则优化的内容，在Claude上能保留72%的效果。也就是说约28%的优化在Claude上不起作用或起反作用。
通用规则迁移性最好：Answer-First、引用来源、统计数据、结构化标题。这些在所有引擎上都有效(效果>80%)。
引擎特异性规则：Claude的限定条件/风险提示在Gemini上几乎无效(30-40%)。Gemini的表格偏好在GPT上效果打折(55%)。GPT的叙事偏好在Gemini上效果差(45%)。
开放问答→研究型迁移率60%最高。电商→研究型迁移率35%最低。同领域内容复用没有损失(100%)。
建议为目标引擎重新优化而非迁移。使用AI引擎偏好规则查看器了解目标引擎的专属规则，用AutoGEO重写器按新规则重写。
目前支持论文定义的17条标准规则。自定义规则检测计划在未来版本支持。
规则查看器展示每个引擎的规则列表。本工具关注规则在不同引擎间的迁移效果——告诉你"这条规则从A引擎搬到B引擎效果会打几折"。
步骤：① 为主要引擎A全面优化 → ② 用本工具检测迁移性 → ③ 按"保留+调整+移除+新增"清单适配引擎B → ④ 比从头优化节省50-70%工作量。