前言¶
很多人習慣用 SEO 讓搜索頁面上榜，但用戶越來越多直接向 ChatGPT、豆包、Perplexity、文心一言提問。若 AI 回答裏提到競品卻沒有你，站點在傳統搜索裏再靠前，在「問 AI」這條路徑上仍會缺席。生成式引擎優化（GEO）針對的是：讓模型在作答時更可能引用、提到你的內容與品牌。
DeepSeek Harness（dsh）把能力拆成可安裝的插件。若你已在用 dsh 做對話式開發或運維，希望在同一進程裏用自然語言或斜槓命令啓動 GEO 流程，而不單獨拼腳本倉庫，可以看一下維護者 liangdabiao 發佈的 dsh-geo-optimizer。SkillHub 將其歸類爲「聯網工具」；截至資料記錄，GitHub 星標爲 0。社區目錄爲獨立站點，與 DeepSeek / 幻方無官方從屬關係。
這是什麼¶
dsh-geo-optimizer 是 dsh 的 GEO 工具箱插件：打包 三個 GEO 相關技能，技能邏輯來自上游 GEO-Content-Optimizer-Skill（MIT）。README 寫明 純技能、默認不依賴插件自帶的 API key；其中帶 Python 腳本的可見度測試等步驟，需要用戶自備 LLM API key，經環境變量傳入。
package.json 中版本爲 0.3.0，許可 MIT（liangdabiao；geolook 技能亦爲 MIT）。插件側還描述 GEO 內容優化工作臺能力：如 geo_audit 確定性審計打分、前後對比與審計歷史、側欄審計面板等（以倉庫實現爲準）。
一句話對比：SEO 面向傳統搜索引擎排序；GEO 面向 AI 作答時的可見與引用。 README 中的行業表述（如 BrightEdge、麥肯錫等）來自插件文檔，本文不展開引述具體百分比，使用時請自行覈對原始來源。
三個技能怎麼選¶
下面介紹插件內三條能力線，按 README 表格歸納；一節只講選型，不混入安裝步驟。
| 技能 | 定位 | 什麼時候用 |
|---|---|---|
geo-content-optimizer |
單頁體檢 | 已有官網，想看 AI 眼裏的水平；輸入 URL，約 30 秒出優化報告 |
geo-optimizer |
全流程優化（4 個 Python 腳本） | 第一次做 GEO，希望由模型分步帶做：JSON-LD Schema、可讀性、內容集羣、可見度監控、差距分析等 |
geo（geolook） |
完整服務流水線（18 個 Python 腳本） | 長期做 GEO 或接客戶：站點診斷 → AI 答案採樣 → 執行工單 → 可部署資產 → 季度報告 |
先做場景判斷，再在對話裏選用對應技能或命令，避免一上來跑滿 geolook 全流程。
典型用法¶
對話入口¶
README 給出的可復現方式：
- 單頁體檢：在對話中發送
/geo-content-optimizer https://你的網址.com - 全流程入門：用自然語言說明業務，例如 「我是做 XX 的，幫我開始 GEO 優化」
帶 Python 腳本的技能：模型會先把技能目錄複製到工作區再執行腳本。可見度測試類腳本需要用戶自己的 LLM API key，從環境變量傳入；插件本身不攜帶密鑰。
geolook 時間與檔位（v0.3.0 起）¶
geolook 全流程中，AI 答案採樣單題約 60–120 秒。自 v0.3.0 起默認按 profile 控制總量，並可在開跑前估算耗時：
python3 scripts/geo.py new --url https://example.com --profile quick --estimate
上例 --estimate 只出表、不實際跑任務。README 記載的檔位大致爲：
| profile | 抓頁 | 題量 | 平臺 | 預估 |
|---|---|---|---|---|
quick |
12 | 7 | 2 | 約 5 分鐘 |
standard（默認） |
20 | 14 | 3 | 約 10 分鐘 |
deep |
40 | 28 | 5 | 約 20 分鐘 |
若預估超過 --budget，交互環境會先詢問；非交互環境會直接拒絕。--yes 表示接受已知耗時；--all-questions 可解封每組題量上限（更慢）。某平臺連續 3 題失敗會熔斷，避免在失效端點上空耗。跑完會打印實測耗時，用於校準 scripts/budget.py 係數。
安裝與運行環境¶
官方安裝命令（須與資料一致，勿自行拼接 github:owner/repo）：
dsh plugin --profile web add dsh-geo-optimizer
package.json 聲明：
- Node：
^22.19.0 || >=24.0.0 - dsh：
>=0.2.1-rc.2 <0.3.0 - 客戶端配置爲 web 平臺（
dsh.client.platform: "web"）
安裝前建議在 GitHub 瀏覽源碼與 LICENSE，確認與自身合規要求一致。插件在 當前 dsh 進程權限 下運行，會複製技能目錄並可能執行 Python 腳本，應與你對工作區與網絡的預期一致。
安全與維護者自檢¶
README 安全提醒：上游倉庫 .env.example 曾含明文 Kimi API key 並已公開；本插件不攜帶任何密鑰（含全局掃描測試防泄露）。若你曾使用那對 key，請輪換。
維護者在倉庫內給出的自檢命令：
npm install && npm test && npm run selftest && npm run build
npm test：9 個單測（快照合規、摺疊標量解析、泄露 key 掃描、許可等）npm run selftest：快照、provider、泄露掃描、面板 API，零網絡npm run build：打包dist/client.js及關聯自檢
普通用戶安裝插件路徑通常不需要在本地跑上述命令；若你 fork 或參與開發，可按 README 執行。
適用場景與注意¶
適合：已在 dsh（web profile）裏工作、希望用對話或斜槓命令做單頁 GEO 體檢、分步優化或較長 geolook 流水線的開發者或內容運營；願意在可見度腳本環節自備 LLM API key 的用戶。
注意：
- 插件分類爲聯網工具，實際是否會發起外連取決於所調技能與腳本；安裝前閱讀
skills與腳本邏輯。 - 不以插件自帶 key 爲前提；缺 key 時部分腳本無法完成可見度類步驟。
- dsh 版本需落在
package.json的engines.dsh區間內，否則可能出現兼容問題。 - SkillHub 星標爲 0 只表示當前關注度，不代表功能完整性；以 README 與 release 爲準。
結尾¶
dsh-geo-optimizer 把 GEO 單頁體檢、四腳本全流程與 geolook 十八腳本流水線收進一個 dsh 插件，命令安裝、對話觸發，並強調零自帶 API key 與 v0.3.0 起的耗時預估機制。若你要在智能體工作流裏系統性做「讓 AI 回答時提到你」，可從單頁 /geo-content-optimizer 試起，再按需要升級到 geo-optimizer 或 geo。
