yao-deepseek-crawler

Use when a user provides DeepSeek web AI-search keywords, repeat count, target entity, and entity type, then needs repeated fresh-window crawls aggregated into JSON plus a Kami HTML GEO report. Not for generic website crawling, DeepSeek API chat, SEO writing, or one-off answer generation.

Ir a la instalación

Repositorio: yaojingang/yao-geo-skills
Última actividad en el origen: 19 de julio de 2026 a las 10:58
Idioma detectado de SKILL.md: inglés
Estrellas: 740
Forks: 148

Opciones de instalación

De forma predeterminada está seleccionado el prompt que primero revisa el origen. Puedes cambiar a un comando directo o descargar una copia local.

Instalar con Codex o Claude Copia este prompt, pégalo en Codex, Claude u otro asistente, y deja que revise la página de la skill y la instale por ti.

Un comando directo omite el prompt de revisión. Revisa el origen antes de ejecutarlo.

npx skills add https://github.com/yaojingang/yao-geo-skills --skill yao-deepseek-crawler

El comando permanece en una sola línea. Desplázate horizontalmente para revisarlo antes de copiarlo.

¿Prefieres una copia local? Descarga los archivos que SkillsMP tiene disponibles ahora.

Revisa los archivos de origen

Lee SKILL.md y los archivos complementarios que muestra SkillsMP antes de decidir si quieres instalarlo.

Explorador de archivos

100 archivos

SKILL.md

Instrucciones de origen · Vista previa de solo lectura

Volver a la búsqueda Volver a la instalación

Yao DeepSeek Crawler

Inputs

Standard inputs: keywords/questions, repeat count, target entity, entity type (人/person, 公司/company, 产品/product), browser profile, and optional output directory. Competitors must match the target type. Reports default to Simplified Chinese with an English summary toggle.

Workflow

Read references/user-setup-and-usage.md for install, prerequisites, and user-facing steps.

Read references/deepseek-crawl-workflow.md for crawler setup, preflight, delay, resume, and batch rules.

Read references/report-contract.md for JSON schema, metrics, target/competitor recognition, and report rules.

Run node scripts/preflight.mjs --profile <profile> before fresh crawling.

Stage 1: run scripts/deepseek_batch_crawl.mjs with questions, repeat, profile, target entity/type, --safe-random-delay, and output dir.

Stage 2: run scripts/analyze_deepseek_results.py on any crawl JSON with target entity/type, optional brands file, report output dir, and semantic review mode. Use --semantic-review auto by default; use --semantic-review required for formal delivery when AI review must pass.

Return the raw crawl JSON, structured Markdown, structured Excel workbook, HTML report, summary JSON, semantic-review cache when present, and failed logs. Reports include AI semantic labels for entity recognition, target-vs-best-3 radar, click-to-reveal bubbles, Chinese source names, clickable citations, title intent, compact treemap, and GEO actions.

Honest Boundaries

Do not use for generic website crawling, DeepSeek API chat, SEO copywriting, or one-off answer generation.

Reuses local DeepSeek web automation; does not bypass login, CAPTCHA, bot checks, or hidden data.

Probability metrics are repeated-sample estimates, not ground truth.

Inferred competitors are heuristic unless --semantic-review required passes. AI semantic review is an audit enhancement and never replaces hard-rule gates or answer-body evidence.

Review aliases, semantic labels, excluded candidates, and competitor tables before external use.

Preserve raw answers, reference titles, URLs, and logs.