Chinese-Geo

为什么现有工具回答不了这个问题

我想判断一个中文网站在国内 AI 里到底看不看得见。可市面上的 SEO / GEO（生成式引擎优化）工具几乎全是海外视角：只盯 ChatGPT、Perplexity，只认 Wikipedia 和 llms.txt。

国内是另一套游戏。不同 AI 常见的内容入口并不相同：豆包 ← 抖音 / 头条，元宝 ← 微信公众号，文心 ← 百度百科 / 百家号， 通义 ← 门户自媒体，DeepSeek / Kimi ← 知乎 / CSDN。它们不是唯一来源，却会影响一篇内容该优先发在哪里。爬虫准入、站外分发、引用监控全都不一样， 连 llms.txt 在国内基本都没用，GEO 的主战场是「联网检索」而不是训练语料。

这块空白没人补，我就自己补。我想做的不是另一张复杂仪表盘，而是一份普通站长也能照着改的中文体检：把国内这一套做全，同时不丢海外主流。

我把它做成一份能执行的体检

我把核心收成一条命令：给一个站做一次 AI 可见性体检。我不想让它只会喊「你该做 SEO」， 所以它给的是实打实的东西——7 个维度的分，加一份按优先级排好的中文清单：国内外爬虫放没放进来、sitemap 找不找得到、 结构化数据全不全、正文够不够被引用、是不是个 JS 空壳。每条都说清扣在哪、改完能加几分、影响哪些引擎、怎么验证。确定性引擎，能塞进 CI 反复跑。

为了知道这套判断靠不靠谱，我先拿自己的站开刀。

工具给我的站扣了分，错的却是工具

$ chinese-geo audit sunxin.xin
总分 91 / 100 · 优秀     # 它却说我「内容可引用性」弱、建议加 H2
  内容可引用性        12 / 24  ·

# 可我首页本就用 FAQPage 问答结构喂 AI——是工具没认出来。
# 于是我回头修了工具：content 规则把 FAQPage 也算「可抽取分节」↓

$ chinese-geo audit sunxin.xin
总分 97 / 100 · 优秀     # +6，不是我改了站，是工具变诚实了
  内容可引用性        20 / 24  ✓

我没改站、改的是工具——拿自己的站开刀，反倒揪出它自己的盲点，回头把引擎修诚实。 这种「敢拿真站验、错了就回头修引擎」的循环，比多跑几个 case 更让我信它。体检之外，它还能生成推荐 robots.txt、JSON-LD 与 llms.txt 脚手架，监控国产引擎的引用率 / SoV，给出知乎 / CSDN / 公众号站外矩阵。

我愿意让别人用它之前

我给自己定了条线：它得让我敢拿去给别人用。所以这几处我没省：

• 想加新检查，对我是几分钟的事。一条规则 = 一个 @register 文件 + 一行 import， 管线自己发现，从不用动主干——这样它能跟着各家引擎的变化一直长。
• 它够稳，我敢让它进生产。运行时零依赖（纯 Python 标准库）、500 多个测试全是真断言、 CI 跑 Python 3.9–3.12、打 tag 自动发 PyPI，抓取那层我还加了 SSRF 防护。
• 它是真懂国内，这也是我觉得它最难被替代的地方。Bytespider 的「robots 挡了 ≠ 真挡住」我做了双层探测、 正文量按中文字符数算（省得被「中文没空格」坑）、爬虫 IP 用反向 DNS 验真伪——这些海外工具基本都没有。

它有四种入口

我把它做成了四种形态，你顺手用哪种都行：

• CLI：pip install Chinese-Geo，然后 chinese-geo audit example.com。
• 6 个 Agent Skill（vendor-neutral，跑在 Claude Code / Codex / Kimi 等）：从体检到改写到站外，一条龙。
• MCP server：8 个工具，接进任何支持 MCP 的 agent。
• Claude Code 插件：一键装，自带斜杠命令。