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 （需先 ）。