# 原始目标最终完成度审计（latest）

更新时间：2026-07-16T12:55:13+08:00

机器记录：`data/objective-final-completion-audit-latest.json`

## 结论

状态：`not-complete`

可否标记目标完成：不可以

平均证据分：57/100

一句话结论：当前可证明的是方法论、内部知识吸收、样板结构和诊断服务形态；不能证明公开上线、四平台采用、客户充值发文商业闭环或 AI 认知改变。

当前唯一优先问题：

`授权将禄城 P0 知识卡 R1/R2/R3 目标锁定为 https://lucheng-geo.pages.dev；只更新本地目标配置，不部署、不测试 AI、不改 DNS`

## 当前关键事实

| 项目 | 当前值 |
|---|---|
| 目标锁 current 是否存在 | 否 |
| P0 候选页公开索引命中数 | 0 |
| 当前是否允许标记目标完成 | 否 |

## 逐项审计

| ID | 原始要求 | 证明状态 | 分数 | 缺口 |
|---|---|---|---:|---|
| REQ-01 | 查阅并吸收本机 IMA 个人/共享/订阅知识库中的 GEO、门窗、家居建材资料 | substantially-proven-for-internal-use | 80 | 仍不能把订阅/私有知识库全文作为公开证据。 |
| REQ-02 | 从技术和市场规律评估 GEO 创业项目 | partial-methodology-proven-not-market-validated | 61 | 真实客户付费、复购、获客成本、单位经济模型仍未验证。 |
| REQ-03 | 分析豆包、腾讯元宝、通义千问、DeepSeek 的抓取、检索、引用或训练边界 | public-boundary-reviewed-not-live-proven | 84 | 当前 P0 知识卡尚未形成四平台真实原始回答证据。 |
| REQ-04 | 设计便于 AI 抓取的门户/资讯网站 | local-structure-ready-not-public | 82 | 目标 URL 尚未锁定；候选页未进入公开索引。 |
| REQ-05 | 以门窗建材、禄城精密门窗作为样板，形成可复制样板 | methodology-sample-ready-not-success-case | 78 | 缺当前公开 URL 的 L1 可抓取、L2 direct-url 读取、L4/L5 自然类目推荐证据。 |
| REQ-06 | 公开上线并验证 AI 是否读取/引用/推荐当前内容 | not-proven | 28 | P0 e2e、D1 执行包、证据执行手册、D1 handoff 和 R1/R2/R3 执行包检查只证明当前仅 targetLock 可授权，并固化后续逐关授权边界；这不是已执行 D1/R1/R2/R3，也不是已发布、已部署或已产生四平台 AI 原始回答。 |
| REQ-07 | 参考 geo.bb78 和外部媒体投稿路径，验证可抓取媒体通道 | entry-observed-rules-not-verified | 48 | 价格、品牌词限制、立即扣费风险、二次确认均未只读核验。 |
| REQ-08 | 建立客户充值付费发表文章的盈利模式 | no-go-for-recharge-publishing-now | 39 | 样板台账只证明 sample-only、零余额、零交易金额的演示闭环；仍缺真实客户授权、合同、退款、扣费、发布证据、AI 结果报告和真实客户验证闭环。 |
| REQ-09 | 形成可收费的第一款产品并做市场验证 | service-shaped-not-market-validated | 67 | 缺 10 个潜客、真实外联结果、客户资料提交和填写后的服务确认单。 |
| REQ-10 | 证明能改变 AI 对特定内容的认知并稳定推出目标品牌 | permanent-no-go-as-guarantee | 0 | 该结果不能作为承诺；最多记录具体平台、具体时间、具体问题下的可见性观察。 |

## 硬边界

- This audit does not authorize publication, deployment, DNS changes, AI tests, external submissions, customer outreach or payment collection.
- Do not mark the original goal complete until current public deployment, AI evidence capture and market validation are all proven.
- Do not sell or claim guaranteed AI indexing, ranking, recommendation, model cognition change or training absorption.
- A local candidate, backend entry or historical third-party sample is not evidence of current AI adoption.