dsh-geo-optimizer · GEO 工具箱

DeepSeek Harness（dsh）插件：生成式引擎优化（GEO）三个技能——让 ChatGPT、豆包、Perplexity、文心一言这些 AI 在回答问题时主动提到你。

技能来自 GEO-Content-Optimizer-Skill（MIT，liangdabiao；geolook 技能 MIT）。纯技能零 API key。

GEO vs SEO

SEO 是让 Google 搜到你，GEO 是让 AI 在回答时"提到你"。 如果 AI 回答里提到你的竞品但没提到你——你就在 AI 时代"隐形"了。

• 68% 的 AI 回答引用来自高权威网站（BrightEdge 100 万条研究）
• 43% 的引用来自带"问答"标记的页面
• 麦肯锡预测：2026 年 40% 的搜索将通过 AI 完成

三个技能怎么选

技能	定位	什么时候用
geo-content-optimizer	单页体检	已有官网，想看 AI 眼里的水平。输入 URL，30 秒出优化报告
geo-optimizer	全流程优化（4 个 Python 脚本）	第一次做 GEO，想 AI 一步步带做。JSON-LD Schema/内容可读性/内容集群/可见度监控/差距分析
geo (geolook)	完整服务流水线（18 个 Python 脚本）	长期做 GEO 或接客户。站点诊断→AI 答案采样→执行工单→可部署资产→季度报告

使用

对话里一句话：/geo-content-optimizer https://你的网址.com（单页体检）或**「我是做XX的，帮我开始 GEO 优化」**。

带 Python 脚本的技能：模型会先把技能目录复制到工作区再执行脚本（可见度测试脚本需要用户自己的 LLM API key，从环境变量传入）。

时间预算（v0.3.0 起）

geolook 全流程最贵的是 AI 答案采样（单题 60–120 秒）。v0.3.0 起默认按档位控制总量， 并且在开跑前就把耗时摊开给你看：

python3 scripts/geo.py new --url https://example.com --profile quick --estimate   # 只看表，不跑

profile	抓页	题量	平台	预估
quick	12	7	2	约 5 分钟
standard（默认）	20	14	3	约 10 分钟
deep	40	28	5	约 20 分钟

• 预估超 --budget 会先问（非交互环境直接拒绝），不会闷头跑两小时
• --yes 表示「我知道要多久」；--all-questions 解封每组题量上限（慢）
• 平台连续 3 题失败自动熔断，不在坏端点上耗时间
• 跑完打印实测耗时，用来校准 scripts/budget.py 的系数

安全提醒

上游仓库 .env.example 曾含明文 Kimi API key（已随 GitHub 公开）——本插件不携带任何密钥（全局扫描测试防泄露）。如果你用过那对 key，请轮换。

自检

npm install && npm test && npm run selftest && npm run build

• npm test：9 个单测（快照合规/折叠标量解析/>-变体/scriptCount/泄露 key 扫描/systemPrompt/许可）
• npm run selftest：快照+provider+泄露扫描+面板 API，零网络
• npm run build：打包 dist/client.js + 三大自检（含 treeShaking:false）

安装

dsh plugin --profile web add dsh-geo-optimizer

许可

MIT（liangdabiao；geolook 技能 MIT）