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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 重启 DSH 后生效（设置 → 插件面板可查看/卸载）。验证： 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 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（需先 dsh plugin --profile web add @deepseek…

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