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品牌 GEO 审计 xuboboo/dsh-grok-geo

DeepSeek Harness
xuboboo81 天前有提交已提供中文文档扫描:含敏感能力

审计品牌在 17+ AI 引擎中的可见性与引用表现

28/100
综合分
2
GitHub 星标
—
npm 周下载
—/5
用户评分

数据截至 2026/9/18 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。

安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add xuboboo/dsh-grok-geo
该包不可直接 npm 安装,改从 GitHub 源安装(明细见下方安装检查)

状态速览

判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态
信任档位:已验证
是什么
dsh 原生插件 · search
装得上吗
本站已真实安装成功
非静态推断
L4 · 真实安装等级说明 →
安全吗
本站尚未对该插件做风险分级
暂未覆盖,不等同于无风险
还在维护吗
更新放缓:最近一次提交在 81 天前
档位由哪些信号合成

本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。

验证判据与等级说明 →
社区实装还没有人打卡 · 装过的第一个就是你
安全扫描自动 · 静态分析源码
v2.7.0
🔵 扫描:含敏感能力尚无人工评估
展开查看扫描说明与证据 ↓

静态扫描发现插件具备触达本地系统的能力:执行外部命令、读写/删除本地文件、读取剪贴板或密钥类环境变量(至少其一)。这是能力清单,不是危险判定——具体能力项与证据见下方,安装前请自行判断是否需要。

读写/删除本地文件
查看扫描证据(共 1 处,展示前 1 条)
  • 读取本地文件
    lib/index.js:70
    content: await readFile(SKILL_BODY_URL, 'utf8'),
扫描于 2026/11/3(1 天前) · 范围 入口闭包 + 发布文件清单 · 来源 GitHub 仓库

静态扫描只反映源码中出现的调用,不构成安全背书;人工评估与自动扫描相互独立、互不覆盖。

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功能亮点

  • 审计AI搜索可见度
  • 诊断引用与竞品表现
  • 识别内容缺口

README

由 DeepSeek 最新模型翻译生成
dsh-grok-geo DeepSeek Harness (DSH) 插件:把 GEO Brand Audit Skill (grok-geo,MIT)以官方 bundle 插件 形态分发到 DSH 生态。 安装后,DSH 的 skill 工具即可发现并加载 grok-geo:对单一品牌执行可追溯的 AI 搜索/GEO 审计——AI 引擎可见性、推荐与引用、竞品对比、事实准确性、内容缺口,支持 17+ 主流 AI 搜索引擎(8 个国际 + 9 个中文引擎)。 这是什么 / What is this 一个 DSH bundle(npm 包 + dsh.bundle 声明 + cordis.patch.yml),安装后: - 在 ctx.skills 上注册一个 bundled skill provider(与官方 @deepseek-ai/dsh-skill-badge 同款模式,rank = BUNDLED_SKILL_RANK); - 完整 skill 包(SKILL.md、scripts/(含 core/、scoring/)、mcp/、 schemas/、templates/、examples/、evals/)随插件分发, resourceBase 指向打包目录,模型可按需读取并执行脚本。
展开完整文档(README 剩余 1 节)
dsh-grok-geo

DeepSeek Harness (DSH) 插件:把 GEO Brand Audit Skill (grok-geo,MIT)以官方 bundle 插件 形态分发到 DSH 生态。

安装后,DSH 的 skill 工具即可发现并加载 grok-geo:对单一品牌执行可追溯的 AI 搜索/GEO 审计——AI 引擎可见性、推荐与引用、竞品对比、事实准确性、内容缺口,支持 17+ 主流 AI 搜索引擎(8 个国际 + 9 个中文引擎)。

这是什么 / What is this

一个 DSH bundle(npm 包 + dsh.bundle 声明 + cordis.patch.yml),安装后:

- 在 ctx.skills 上注册一个 bundled skill provider(与官方 @deepseek-ai/dsh-skill-badge 同款模式,rank = BUNDLED_SKILL_RANK);
- 完整 skill 包(SKILL.md、scripts/(含 core/、scoring/)、mcp/、 schemas/、templates/、examples/、evals/)随插件分发, resourceBase 指向打包目录,模型可按需读取并执行脚本。

插件本身不依赖 Python;skill 脚本需要 Python 3.11+(仅标准库,无需 pip 安装依赖)。

安装 / Install

从 GitHub 安装(推荐)
dsh plugin --profile web add "github:xuboboo/dsh-grok-geo"

或本地目录安装(开发调试)
dsh plugin --profile web add C:/path/to/dsh-grok-geo

重启 DSH 后生效(设置 → 插件面板可查看/卸载)。验证:

dsh --profile web --dump-config | findstr grok-geo

使用 / Usage

对话中提及 GEO 审计、AI 搜索可见性/引用分析等场景时,模型会自动调用该 skill;也可以直接要求:

- 「对某品牌做一次 GEO 快速审计(quick 模式)」
- 「分析我们品牌在 ChatGPT/Perplexity/豆包/DeepSeek 里的可见性与引用」
- 「对比我们与竞品在 AI 引擎中的推荐表现」「做标准模式全量诊断」

Skill 的流水线:输入收集(Inversion)→ 校验初始化 → 搜索执行 → 指标计算 → 报告渲染 → 质量审查;web_search 不可用时自动切换 OFFLINE_IMPORT 模式。

运行环境 / Runtime

找到插件目录(profile 安装后位于 profile 的 node_modules 下)
cd "$DSH_HOME/profiles/web/node_modules/dsh-grok-geo/assets/skill"

校验输入(示例)
python scripts/validate_input.py --input examples/input.minimal.json --output /tmp/normalized.json

运行目录默认 ./geo-audit-runs,可用环境变量 GEO_AUDIT_RUNS_DIR 覆盖。

可选:MCP 工具接入

默认形态下,模型通过 shell 直接运行 skill 脚本,无需 MCP。
若希望工具以 mcp__grok_geo__* 形式注册进 ctx.tools,见 patches/mcp-client.example.yml(需先
dsh plugin --profile web add @deepseek-ai/dsh-mcp-client)。

能力边界 / Boundaries

继承原 skill 的硬规则:绝不编造搜索结果或引用;web_search 不可用时切 OFFLINE_IMPORT;不用于普通文案、泛 SEO 关键词研究、社交媒体抓取、保证排名或内容发布。

开发 / Develop

dsh-grok-geo/
├── package.json # dsh.bundle → cordis.patch.yml
├── cordis.patch.yml # 插入插件行 ├── lib/index.js # skill provider(纯 ESM,无构建步骤) ├── assets/skill/ # 完整 skill 包(来自上游仓库 skill/grok-geo/) ├── patches/ # 可选 MCP 接入示例 └── README.md

本地验证:

dsh plugin --profile grok-test add . # 装进临时 profile
dsh --profile grok-test --dump-config # 确认层已生效

上游 / Upstream

- Skill 源码:xuboboo/grok-geo
- DSH 插件开发文档:develop/basic
- License: MIT
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xuboboo/dsh-grok-geo

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