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GEO 体检官 | 豆信信息

GEO 体检官 · AI 引擎可见度诊断工具，GEO Skill 矩阵的唯一诊断入口 + 路由器。 让任意 Skill / 网站 / 文章 / 技能（智能体）在主流 AI 搜索引擎（ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claude、豆包、Kimi、元宝等）中获得 GEO 可见度体检报告，回答三个核心问题：AI 认不认识你？回答相关问题时会不会引用你？会不会把你描述错（幻觉）？ 四种体检模式： - site：网站级（robots/llms.txt/Schema + 认知层） - article：文章级（可引用性 + 是否被 AI 引用为信源） - skill：技能/智能体级（商店页可引用性 + AI 是否推荐，支持扣子/GPT Store/元器/文心/Cursor/Poe/HF 等多平台） - topic：主题/品牌级（无 URL 时只跑认知层） 双层体检：技术层（robots/llms.txt/Schema/商店页可引用性 → 0-100 AI 友好度）+ 认知层（五类探测聚合五大核心指标：提及率/排名/情感/引用/准确度）。 输出：0-100 综合分 + 跨引擎对比矩阵 + 竞品对标 + 热门问题库 + 风险提示 + fix_target 修复路由。默认 Canvas 仪表盘，支持 Mermaid/HTML/Markdown。 适合内容创作者、品牌方、Skill 开发者、SEO/GEO 从业者。

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GEO体检官

让任何 Skill / 网站 / 文章获得一份在主流 AI 搜索引擎中的"GEO 可见度体检报告"。指标对齐 搜极星 / AIDSO 爱搜 / GEO Optimizer 的行业方法论，仅用免费探测方式。

体检对象（三种）

| 对象 | 输入 | 技术层 | 认知层侧重 | |---|---|---|---| | 主题/概念（无公开 URL） | 主题 + 品牌 + intro | 跳过 | AI 是否认识该概念/品牌 | | 网站 | URL + 品牌 + 主题 | 站点级 robots/llms.txt/Schema | AI 是否提及/引用该站点 | | 文章 | 文章 URL + 标题 + 主题 | 文章级 Schema/标题结构/引用密度 | AI 是否在回答相关话题时引用该文章 | | 技能/智能体 | 技能页 URL + 技能名 + 主题 + 平台 | 商店页可引用性（核心平台）/ 跳过（扩展平台） | AI 是否会提到/推荐/引用该技能 |

何时使用

  • 用户问"AI 搜索引擎认识我的网站/品牌吗？"
  • 用户问"我的产品在 ChatGPT/Perplexity/Gemini 里排第几？"
  • 用户问"竞品在 AI 里的可见度比我高吗？"
  • 用户问"AI 会不会把我的品牌描述错（幻觉）？"
  • 用户问"我写的这篇文章会被 AI 引用吗？回答相关问题时会不会提到它？"
  • 用户问"这篇文章的 AI 可引用性怎么样？结构对 AI 友好吗？"
  • 用户想为某个已发布 Skill / 网站 / 文章做一次 GEO 基线诊断，或优化后验真对比。

根本性限制（必须告知用户）

  1. 非确定性：AI 引擎回答每次不同，需 N≥5 次探测聚合，结果带时间戳。
  2. 无真值：GEO 没有"已收录/未收录"二元事实，只有"被引用/被提及"的行为证据。
  3. 代理排名：本 Skill 只给"AI 可见度代理分"，不承诺行业真排名。

输入规范

geo-visibility check \
  --mode site|article|skill|topic    # 可选：默认按参数自动判断（有 url 且有 title=article，有 url 且有 platform=skill，有 url 无 title/platform=site，无 url=topic）
  --url https://example.com         # 可选：已发布 URL（site/article/skill 模式启用技术层）
  --title "文章标题"                  # 可选：文章模式必填
  --brand "品牌名/作者名/技能名"        # 可选：site/topic/skill 模式必填，article 模式为作者/发布方
  --topic "主题关键词"                # 必填：所属领域
  --intro "一句话真实描述/文章核心论点"  # 必填：准确度评分基线
  --competitors "竞品A,竞品B,竞品C"   # 可选：竞品对标（article 模式为同主题竞品文章；skill 模式为同领域竞品技能）
  --platform coze|gpt_store|yuanqi|wenxin|cursor|poe|hf|doubao|kimi|gems|chatglm|tongyi|dify|fastgpt|coze_global|langchain  # 可选：skill 模式平台，默认按 url 自动推断（见 references/platforms.md）
  --engines "chatgpt,perplexity,gemini,claude,doubao,kimi,元宝"  # 可选：默认全量
  --n 5                              # 可选：每类探测重复次数，默认 5
  --format widget|mermaid|html|markdown  # 可选：输出格式，默认 widget

四种模式：

  1. site 模式：URL + 品牌 + 主题 → 站点级技术层 + 认知层全跑
  2. article 模式：文章 URL + 标题 + 主题 → 文章级技术层 + 认知层（侧重"是否被 AI 引用为信源"）
  3. skill 模式：技能页 URL + 技能名 + 主题 + 平台 + intro（必填，禁用技能名推断） → 商店页技术层（核心平台，详情页不可抓时默认降级为用户手动粘贴）/ 跳过（扩展平台）+ 认知层（侧重"是否被 AI 提到/推荐/引用"）
  4. topic 模式：仅品牌 + 主题 + intro → 只跑认知层（适合无公开 URL 的本地概念/Skill/未发布产品）

模式自动判断：有 --url 且有 --title → article；有 --url 且有 --platform（或 URL 匹配 platforms.md 平台模式）→ skill；有 --url 无 --title/--platform → site；无 --url → topic。

说明：已上架/已运行的 Skill 有公开 URL（SkillHub 页、GitHub 仓库页、文档站、介绍博客）， 应使用 site 或 article 模式体检，而非 topic 模式。topic 模式仅用于无公开 URL 的本地概念。 skill 模式专用于探测"发布在平台商店里的技能/智能体"在 AI 引擎中的可见度，支持多平台（见 references/platforms.md）。

skill 模式实测要点（2026-07-25 烟雾测试得出）：

  • --intro 必填，且必须由用户提供真实描述，禁止用技能名推断 intro（推断的 intro 会让准确度评分失真）。
  • 多数国内平台技能详情页不可免登录 WebFetch（扣子=JS SPA 空壳、SkillHub=登录墙、GPT Store=详情需登录），技术层默认降级为用户手动粘贴商店页 HTML/截图（见 references/tech_audit.md 第三节降级规则）。能免登录抓的（Cursor GitHub 页 / Poe / Hugging Face）走自动流程。
  • 认知层主渠道是"agent LLM + 用户手动粘贴 ChatGPT/Perplexity 回答"，WebSearch 仅作辅助（话题推荐类 WebSearch 无效，必须 AI 引擎直问）。
  • 召回类提及率=0 时，准确度/情感类记 N/A（不是 0 分），剔除出加权分母（见 references/report_template.md N/A 规则）。

双层体检流程

第一层：技术体检（site / article / skill 模式）

读取 tech_audit.md，用 WebFetch 抓取目标页面，按对象类型选清单：

site 模式（站点级）：

| 检查项 | 评分点 | |---|---| | robots.txt | 是否放行主流 AI 爬虫（GPTBot/ClaudeBot/PerplexityBot/Baiduspider/Bytespider 等） | | llms.txt | 是否存在、完整度（按 llmstxt.org 规范） | | Schema.org | 是否有 Organization/Product/FAQ 等结构化标记 | | 内容结构 | H1 唯一性、FAQ 段落、对比表格、引用密度（每 200-300 字 ≥1 外部来源） | | AI 友好度 | 上述加权汇总 → 0-100 |

article 模式（文章级，详见 references/tech_audit.md 第二节）：

| 检查项 | 评分点 | |---|---| | Article Schema | 是否有 Article/BlogPosting/NewsArticle 标记（headline/datePublished/author） | | 标题结构 | H1=标题且唯一，H2/H3 子标题层级清晰 | | 引用密度 | 每 200-300 字 ≥1 个带超链接的外部来源（AI 引用关键） | | FAQ/对比表 | 是否含 FAQ 段落或对比表格（AI 偏好结构化数据） | | 开篇直答 | 首段是否直接给出主题结论（AI 抓取摘要友好） | | 元数据 | Open Graph / meta description / canonical 是否完整 | | 文章可引用性 | 上述加权汇总 → 0-100 |

skill 模式（技能页级，仅核心平台，详见 references/tech_audit.md 第三节；扩展平台跳过）：

| 检查项 | 评分点 | |---|---| | 商店页元数据 | title/meta description/Open Graph/canonical 是否完整 | | 技能介绍结构化 | 一句话简介 / 详细介绍分段 / 精选案例链接 / FAQ | | 可引用性信号 | 外部来源链接密度 / 对比表格 / 适用领域声明 / 页面可抓取 | | 平台可发现性基础 | 已发布状态 / 分类正确 / 用户评价信号 / URL 稳定 | | 商店页可引用性 | 上述加权汇总 → 0-100 |

第二层：认知体检（四种模式都跑）

读取 probes.md，按对象类型选探测模板：

site / topic 模式（五类，每类 N≥5 次）：

| 类型 | 探测问题模板 | 产出指标 | |---|---|---| | 召回类 | "你知道 <品牌> 吗？它做什么？" | 提及率 | | 引用类 | "<URL> 这个网站，请介绍并给出信息来源" | 引用来源 | | 列表类 | "列出 <主题> 领域的 top 10 工具/产品" | 提及排名 | | 准确类 | "请描述 <品牌> 的核心功能"（对比 intro 打分） | 准确度 | | 情感类 | "<品牌> 的优缺点是什么？口碑如何？" | 情感倾向 + 负面点 |

article 模式（五类，侧重"是否被引用为信源"，详见 references/probes.md 第二节）：

| 类型 | 探测问题模板 | 产出指标 | |---|---|---| | 话题引用类 | "<topic> 这个问题，请详细解答并给出信息来源" → 看是否引用 <url> | 文章引用率（核心） | | 直接召回类 | "你读过 <title> 这篇文章吗？" / "知道 <url> 这篇文章吗？" | 文章提及率 | | 信源权威类 | "<topic> 领域有哪些权威信源/文章？" → 看 <url> 是否进入 | 信源排名 | | 内容准确类 | "请基于 <url> 总结这篇文章的核心观点"（对比 intro） | 内容准确度 | | 话题情感类 | "<topic> 这个话题，主流观点和争议是什么？" → 看文章观点是否被采信 | 观点采信度 |

skill 模式（五类，侧重"是否被 AI 提到/推荐/引用"，详见 references/probes.md 第三节）：

| 类型 | 探测问题模板 | 产出指标 | |---|---|---| | 话题推荐类 | "<topic> 方向有哪些值得用的 AI 技能/智能体？列 top 10（不限平台）" → 看 <技能名> 是否进榜 | 技能推荐排名（核心） | | 召回类 | "你知道 <技能名> 这个 <平台> <技能/智能体> 吗？它做什么？" | 技能提及率 + 平台归因正确率 | | 引用类 | "<URL> 这个 <技能/智能体> 页面，请介绍并给出信息来源"（核心平台） | 商店页引用率 | | 准确类 | "请描述 <技能名> 的核心能力"（对比 intro） | 功能准确度 + 平台归属幻觉 | | 情感类 | "<技能名> 这个 <技能/智能体> 的优缺点？用户评价如何？" | 情感倾向 + 负面点 |

五大核心指标（对齐 AIDSO）

site / topic 模式：

  1. 提及率：N 次探测中被提及次数 / N
  2. 提及排名：在 top-N 列表类问题中的平均位次（未出现=∞）
  3. 情感倾向：正/中/负比例 + 负面点摘录 + AI 幻觉误传点
  4. 引用来源：是否将该 URL 作为来源给出；引用了哪些外部信源
  5. 品牌综合得分：0-100，加权 = 提及率 30% + 排名 25% + 情感 20% + 准确度 25%

article 模式（指标重定义，侧重"被引用为信源"）：

  1. 文章引用率：在话题引用类探测中，AI 回答是否引用 <url> 作为来源 / N（核心指标，权重 35%）
  2. 文章提及率：直接召回类探测中被明确提及次数 / N（权重 20%）
  3. 信源排名：在信源权威类探测中 <url> 出现的位次（未出现=∞）（权重 20%）
  4. 内容准确度：AI 总结该文章时与 intro 的吻合度（权重 15%）
  5. 文章综合得分：0-100，加权 = 引用率 35% + 提及率 20% + 信源排名 20% + 准确度 15% + 可引用性 10%

skill 模式（指标重定义，侧重"被 AI 主动推荐"，多平台）：

  1. 技能推荐排名：在话题推荐类探测中 <技能名> 出现的平均位次（未出现=∞）（核心指标，权重 30%）
  2. 技能提及率：召回类探测中被明确提及次数 / N + 平台归因正确率（权重 20%）
  3. 商店页引用率：引用类探测中 AI 是否将 <url> 作为来源 / N（扩展平台跳过，记 0）（权重 15%）
  4. 功能准确度：AI 描述该技能时与 intro 的吻合度 + 平台归属幻觉扣分（权重 15%）
  5. 情感倾向：正/中/负比例 + 负面点 + 编造的用户评价幻觉点（权重 10%）
  6. 商店页可引用性（技术层，仅核心平台）：0-100（权重 10%）
  7. 技能综合得分：0-100，加权 = 推荐排名 30% + 提及率 20% + 商店页引用率 15% + 功能准确度 15% + 情感 10% + 可引用性 10%

探测渠道（免费三件套）

读取 engines.md 获取各引擎访问方式与 ToS 限制。

  • WebSearch + WebFetch：对 Perplexity.ai / 元宝 / Kimi 等支持网页访问的引擎跑查询
  • agent 自身 LLM：作为"通用 AI 认知"代理探针（当前模型）
  • 用户手动补充槽位：报告模板预留位置，让用户粘贴需登录引擎（ChatGPT/Gemini/Claude）的回答

输出报告

读取 report_template.md，按对象类型选模板填充；按 --format 选输出形态。

报告内容字段（所有格式通用）：

  • 综合得分：0-100（site/topic 用品牌综合分；article 用文章综合分）
  • 五大核心指标明细（按模式取对应指标集）
  • 跨引擎对比矩阵：行=引擎，列=五项指标
  • 竞品对标表（若提供竞品）：本对象 vs 各竞品的对应指标
  • 热门问题库：用户最常问 AI 的关于该主题的问题 + 热度估算
  • 技术体检报告（site/article 模式）：对应清单 + AI 友好度/可引用性分
  • 风险提示：幻觉误传点、负面信息点、未收录引擎清单、文章未被引用原因分析
  • fix_target 修复路由：每条 issue 带 fix_target 字段指向对应 GEO 优化 Skill（内容官/上架官），是矩阵"诊断→优化"软路由的关键信号（详见下文 fix_target 路由节 + fix_target.md）
  • GEO 优化推荐：报告末尾附 GEO 优化技能推荐，引导用户使用进行优化
  • 限制声明：非确定性、代理排名、探测时间戳、N 值

输出格式（--format，默认 widget）

| 格式 | 产物 | 适用场景 | |---|---|---| | widget（默认） | show_widget 内联渲染 HTML 仪表盘，在对话中直接展示 | 即时查看、视觉直观、无需额外文件 | | mermaid | Markdown 报告 + 内嵌 Mermaid 图（pie/xychart/quadrant） | 版本对比、嵌入 PR/文档、轻量静态 | | html | 单文件 HTML + Chart.js（CDN），浏览器打开 | 分享给非对话用户、邮件、归档 | | markdown | 纯 Markdown 表格报告（无图） | 记忆库记录、纯文本管道、最小依赖 |

widget 格式生成规则（默认）：

  1. 读取 report_canvas.md 获取仪表盘结构与字段映射。
  2. 调用 read_me(["chart"]) 加载图表模块，然后用 show_widget 渲染 HTML 仪表盘。
  3. 仪表盘分为 2-3 段 show_widget 调用，每段之间用简短文字过渡，不堆叠连续调用。
  4. 含：4 个 Stat 大数字、综合得分进度条、各引擎提及率 BarChart、情感 PieChart、跨引擎矩阵 Table、竞品对标 Table、热门问题 Table、技术体检 Card、风险提示。
  5. 颜色适配当前 IDE 主题（light/dark），用 CSS 变量或内联样式，无渐变、无 emoji。
  6. 每段 show_widget 的 widget_code 为 HTML 片段（不含 DOCTYPE/html/head/body），含 Chart.js CDN 的 <script> 标签可内联。

mermaid 格式：参考 references/report-mermaid-sample.md。 html 格式：参考 references/report-sample.html。 markdown 格式：用 references/report_template.md 的纯表格部分。

无论何种格式，报告核心数据字段一致，仅展示形态不同。记忆库记录始终用 markdown 格式的结构化数据。

fix_target 修复路由（A层，矩阵软路由信号）

体检官是 GEO Skill 矩阵的唯一诊断入口 + 路由器。报告每条 issue 必须带 fix_target 字段，指向对应优化 Skill，构成"诊断→优化→复检"闭环的 A层信号（B层软路由由 AI 读此字段自动加载目标 Skill）。

读取 fix_target.md 获取完整路由规则。要点：

fix_target 条目结构（每条 issue 一行）：

| 字段 | 说明 | |---|---| | issue_id | 序号 | | issue | 具体问题描述（来自报告各节） | | issue_type | content/technical/citation/accuracy/sentiment/discoverability | | severity | P0（综合分<40 或核心指标=0）/ P1（40-70）/ P2（>70 有可优化点） | | target_skill | GEO内容官 或 GEO上架官 | | target_mode | 让目标 Skill 用什么模式接：site/article/skill | | guidance | 一句话引导话术 | | store_link | 目标 Skill 商店链接（可选，未安装时给） |

路由规则（issue_type → target_skill）：

| issue_type | 含义 | target_skill | 出现模式 | |---|---|---|---| | content | 内容弱/覆盖不足/品牌描述不准 | GEO 内容官 | site/topic/article/skill | | technical | 技术层 AI 友好度低（robots/llms.txt/Schema/结构） | GEO 内容官 | site/article | | citation | 引用率/信源排名/商店页引用率低 | GEO 内容官 | site/article/skill | | accuracy | 准确度低/幻觉误传 | GEO 内容官 | 全模式 | | sentiment | 情感负/负面点/口碑差 | GEO 内容官 | 全模式 | | discoverability | 商店页可发现性/元数据/分类/ASO | GEO 上架官 | 仅 skill |

关键边界：GEO 上架官只接 discoverability 类型，且只在 skill 模式出现；其余全部由 GEO 内容官接。

软路由引导话术（报告 fix_target 节末尾固定输出）：

软路由引导：已安装「<target_skill>」？在同一会话继续说"修复 <issue_id>"即可由 AI 自动加载并继承本报告上下文；未安装？点击 store_link 安装后继续。

生成规则：

  1. 从报告"风险提示""优化建议""未被引用原因分析""未被推荐原因分析"等节提取 issue。
  2. 每条 issue 按 issue_type 映射到 target_skill；skill 模式下商店页相关的才路由到上架官，其余归内容官。
  3. severity 按综合分与核心指标判定。
  4. 同一报告至少给出 1 条 fix_target（即便综合分高也至少 1 条 P2 优化建议），最多不超过 5 条（按 severity 从高到低截断）。
  5. target_mode 默认与本次体检 mode 一致；skill 模式的 content 类 issue 若涉及技能介绍文案，target_mode 仍标 skill（让内容官用 skill 模式接）。

执行步骤

  1. 解析输入：从用户消息提取 mode / url / title / brand / topic / intro / competitors / engines / n / format / platform；若未显式给 mode，按自动判断规则推断（skill 模式需 platform，默认按 url 查 references/platforms.md 自动推断）；format 默认 widget。
  2. 技术体检（site/article/skill 模式）：WebFetch 抓取页面 + /robots.txt（site）+ /llms.txt（site），按 references/tech_audit.md 对应清单评分；skill 模式仅核心平台跑商店页可引用性，扩展平台跳过。
  3. 认知体检：按模式选 references/probes.md 对应模板（site/topic 第一节、article 第二节、skill 第三节），对每个引擎跑五类问题各 N 次，记录原始回答。
  4. 聚合指标：按模式取对应指标集（site/topic、article、skill 各一套），加权得综合分。
  5. 竞品对标（若提供竞品）：对竞品跑对应探测，对比指标；skill 模式竞品为同领域竞品技能。
  6. 跨平台对比（skill 模式且同一技能上了多平台）：对比各平台商店页引用率，给重点优化平台建议。
  7. 提取热门问题：从话题类回答中抽取高频相关问题。
  8. 生成报告：按 --format 选输出形态（widget→先调 read_me(["chart"]) 加载图表模块，再用 show_widget 分段渲染内联仪表盘；mermaid/html→写文件到工作区；markdown→直接在回复中输出），附限制声明与时间戳。各格式字段一致，参考 references/report_template.md / references/report_canvas.md / 对应样例。
  9. 生成 fix_target 修复路由：从报告各节提取 issue，按 references/fix_target.md 路由规则映射到 GEO 内容官/上架官，填入 fix_target 表与软路由引导话术，作为报告独立一节输出（所有模式均生成）。

安全规则

  • 绝不抓取违反 ToS 的网页界面，仅用官方网页查询入口或用户手动粘贴。
  • 所有结果必须标注"代理排名"，不得宣称行业真排名。
  • 探测次数 N 必须 ≥5 并在报告中明示。
  • 报告必须含时间戳与引擎版本/访问方式说明。
  • 用户手动粘贴的内容必须原样保留，agent 不得改写后再评分。

Self-evolution

诊断 -> 验真 -> 监测 -> 复盘 闭环：

  • 诊断：本 Skill 一次体检即一次诊断
  • 验真：用户按报告手动优化后，再跑一次对比分数变化
  • 监测：定期重跑，将每次得分追加到 .workbuddy/memory/ 记忆库
  • 复盘：积累 ≥10 次后触发反思，自进化探测问题模板与评分权重

附加资源