AI 搜索引用优化 Kenerlee/dsh-moments-aieo

Moments AIEO — 让品牌被 AI 搜索引用 / Get your brand cited by AI search

dsh-moments-aieo

Awesome DSH Plugin

一套 AIEO（AI Engine Optimization，也就是 GEO/AEO —— 让品牌被 ChatGPT、DeepSeek、豆包、Kimi、Perplexity 这类 AI 搜索引用）的交付方法论，打包成 DeepSeek Harness 的一个 bundle。方法分四段——诊断 → 定位 → 内容 → 监控——由同一份问题库串起来：诊断起草、定位修正、内容消费、监控度量。本 bundle 提供其中属于方法而非写作的三段——诊断、定位、监控——以及问题库本身，注册为一个独立命名的 skill provider。内容那段消费这份问题库，由你已有的写作 skill 承接。

诊断报告

插件

需要 ctx.skills（inject: ['skills']）。

插件本体刻意做得很薄：以 includeDefaultRoots: false 挂载 @deepseek-ai/dsh-skill-filesystem，扫描自己的 skills/ 目录。所以这套 skill 注册在一个独立 provider 名下，不会跟 ~/.dsh/skills、~/.agents/skills 里的同名 skill 打架。扫描、watch、frontmatter 解析一行都没有重写。

配置

| 字段 | 默认值 | 含义 |
| skillsDir | 包自带的 skills/ | 存放 /SKILL.md 的目录。开发时指向工作树。 |
| providerName | moments-aieo | 注册到 ctx.skills 的 provider 名，与用户自己的 skill 根隔离。 |

安装

dsh plugin --profile web add github:Kenerlee/dsh-moments-aieo # 直接从 GitHub 装
dsh plugin --profile web add file:/clone/的路径 # 从本地 clone 装

然后在 ~/.dsh/profiles/web/package.json 的 bundle 列表里加上包名：

{ "dsh": { "profile": { "bundles": [
"@deepseek-ai/dsh-base",
"@deepseek-ai/dsh-web-app",
"dsh-moments-aieo"
] } } }

bundle 自带的 cordis.patch.yml 会插入那一行，所以不需要你写 profile patch。想换成自己的 skill 目录，在 ~/.dsh/profiles/web/cordis.patch.yml 里按 id 覆盖：

- id: moments-aieo
config:
skillsDir: /你的绝对路径/skills

不启动就验证：

dsh --profile web --dump-config | grep -A 4 'id: moments-aieo'

浏览器自动化

moments-aieo-diagnosis 通过 bb-browser 采集真实回答（需安装并在其受管浏览器里登录各 AI 平台），用仅依赖标准库的 Python 脚本生成图文客户版报告和证据压缩包；moments-aieo-monitoring 用 Playwright 实测各 AI 搜索平台。dsh 通过 dsh-mcp-client 接 MCP，工具名注册为 mcp____——和 Claude Code 是同一套命名，所以监控 skill 正文里的 mcp__playwright__browser_* 只要 serverName 叫 playwright 就能直接解析：

- insert:
- id: mcp-playwright
name: '@deepseek-ai/dsh-mcp-client'
config:
serverName: playwright
command: npx
args: ['@playwright/mcp@latest']

不配浏览器工具也能跑，只是两个 skill 只剩官网审计和问题库，平台可见性实测那部分会缺。

截图

真实客户交付的诊断报告与监控面板，品牌信息已打码。

监控面板

窄屏下的面板

包含的 skills

| Skill | 用途 |
| moments-aieo-diagnosis | 品牌 AI 可见性诊断，产出图文客户版报告（诊断快照、竞品可见度、逐题矩阵、事实准确度、来源格局、90 天路线图）+ 证据压缩包 + 问题库初稿 |
| moments-aieo-positioning | 基于 AIEO 改造版 April Dunford 方法论的定位分析，迭代问题库 |
| moments-aieo-query-miner | 只认白名单平台后台导出数据挖真实搜索热词，拒绝凭空编造 |
| moments-aieo-monitoring | 定期监测可见性、SoV、内容质量与业务转化 |
| moments-aieo-dashboard | 把监控报告渲染成交互式 HTML 面板 |
| moments-landing-page-cloner | 落地页高保真复刻 |

诊断、定位、热词挖掘、监控共享同一条产物链：诊断起草的问题库，由定位修正、内容消费、监控度量。不按顺序跑不会报错，只会得到一个更弱的问题库。

Model Experience

间接生效，通过 @deepseek-ai/dsh-tool-skill：本 provider 的 skill 名和截断后的描述进入模型的 skill catalog，skill(name) 加载选中的 SKILL.md 正文和资源根。路径、provider 优先级、挂载配置对模型不可见。

KV Cache 影响

只影响 catalog。注册一次性给 catalog 摘要加 8 行；skill 正文只有模型主动加载时才进历史。

已知限制与待办

- frontmatter 里的 allowed-tools 在 dsh 下不起作用 —— 解析器只读 name、description、whenToUse、metadata 和两个 invocation 开关，其余忽略。既不报错也不限制任何东西；保留该键是为了兼容 Claude Code。正文里的 harness 工具名已改成 dsh 拼写（read、glob、web_fetch）；MCP 工具名需要按上面配好 server。
- Web 模式禁用了 host 层 provider —— dsh-web-app 把 skill-filesystem 设为 disabled，因为本地发现由 agent preset 拥有。本 bundle 注册在全局层，preset 里的 agent 读到的是合并后的 catalog，所以照常可见；但一个把 preset 与全局注册隔离的部署就看不到它。
- 没有构建步骤 —— 插件就是一个 .mjs，没有 TypeScript 源码、没有 lib/、没有类型声明。总共二十行；需要类型的使用者自己写。
- 参考案例不随仓库分发 —— 诊断 skill 引用的客户实例留在本地工作目录。
- 中文优先 —— 所有 AIEO skill 正文都是中文，评分标准也假定了中文 AI 搜索平台。

关于作者

这套方法论来自真实的 AIEO 交付：消费品、医美医药、SaaS、加盟连锁客户的品牌诊断、定位、问题库搭建与监控。工具开源，但行业基线数据、以及「分数低了到底该干什么」的判断，不是一个 Markdown 文件装得下的。moments.top

跑完一次诊断？ 欢迎到 Discussions 发一下你的得分和所属行业（不用写品牌名）。跨行业的真实分数才能把评分标准变成基准线，汇总结果会回流到这个仓库。

License

MIT