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.

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Repositório: yaojingang/yao-geo-skills
Última atividade na origem: 19 de julho de 2026 às 10:58
Idioma detectado do SKILL.md: inglês
Estrelas: 740
Forks: 148

Opções de instalação

Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.

Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.

Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.

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

O comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.

Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.

Revise os arquivos de origem

Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.

Explorador de arquivos

100 arquivos

SKILL.md

Instruções da origem · Visualização somente leitura

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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.