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DeepSeek Harness 插件

dsh-grok-geo

DSH bundle: grok-geo GEO brand audit agent skill — AI-search visibility, recommendations, citations, competitor presence and content-gap diagnosis across 17+ AI engines (ChatGPT/Perplexity/Claude/G...（英文原文）

文档与渲染
跳到安装方式

来源信息

GitHub 仓库
xuboboo/dsh-grok-geo
最近更新
2026年8月14日
分类
文档与渲染
GitHub stars
3
载体类型
plugin
目录证据
上游声明已找到 dsh.bundle
证据路径
package.json#dsh.bundle
核对版本
0.1.0-rc.8
上游核对日期
2026-08-20

该证据由上游目录提供。本站没有安装、运行或安全审核这个插件。

安装

默认先复制一段 Prompt，让 Agent 读 GitHub 仓库和源码；需要自己装时再切到命令。

复制这段 Prompt，发给 DSH、Codex 或其他 Agent，让它先读 GitHub 仓库和源码。

请先不要安装或执行任何命令。阅读这个插件的 GitHub 仓库、README 和关键源码，然后用清楚、直接的方式回答以下问题，帮助我判断它是否适合我的需求：

1. 这个插件是什么，解决什么问题；
2. 适合哪些用户和典型使用场景；
3. 安装后如何使用，并给出一个最小使用示例；
4. 有哪些已知限制，以及隐私、安全、兼容性或维护风险；
5. 给出“推荐 / 有条件推荐 / 不推荐”的明确建议和理由。

请区分仓库明确说明、根据源码推断和未知信息。证据不足时请明确说明，不要猜测或照抄 README。

GitHub：https://github.com/xuboboo/dsh-grok-geo
插件名：dsh-grok-geo
作者：xuboboo

检查来源文件

安装前先看这个插件目录里的 README 和其他文件。

文件资源管理器3 个文件
README.md来源说明 · 只读预览

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](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

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