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BAMA: Build Any Mac App. Agent skills to research, clone, design, build, optimize, and test native macOS apps with Swift and SwiftUI.
一批 AI 分享链接进去,出来一张回答存档表和原始数据,批量判品牌可见度,再合成可交付的原始记录索引。不调用任何 AI 接口。支持 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes,开源免费。
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SkillsPython · ShellGitHub @jiguang9OnlineOwner unconfirmed
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把豆包、ChatGPT、DeepSeek 分享链接里的回答完整存档,批量判品牌可见度,出可交付的原始记录索引(Agent Skill)
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Taken from the repository README
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Read the full README ↗把 AI 对话分享链接里的回答完整存下来,批量判品牌可见度,出一份能交付、能复核的原始记录索引
做 GEO(生成式引擎优化)监测,要在豆包、ChatGPT、DeepSeek 里反复问同一批问题,每条回答都得留底。分享链接最省事,可是直接打开分享页存不全:
chatgpt.com 这类域名显示成空白,来源列表也只露出十来条;这个工具不开网页,直接取分享链接背后的数据:一批链接进去,出来一张「回答存档表」(一条回答一行,完整正文、AI 自己返回的来源、搜索词),每条的原始数据另存一份。再接上 GEO 可见度判定助手 批量判,最后合成一份「原始记录索引」,对应中国广告协会 T/CAAAD 047—2026《生成式引擎优化效果监测与验证要求》第 13.1 条列的交付物。
chatgpt.com/s/… 单条回答分享)、DeepSeek。链接表 ──archive.py──▶ 回答存档表.csv + 原始数据/
│
▼ geo-judge(网页「导入存档表」或命令行 judge-archive.js)
判定结果.csv
│
▼ build_index.py
原始记录索引.csv + 原始记录索引说明.md
cd skills/ai-answer-archive
# 1 存档
python3 tools/archive.py examples/链接表-示例.csv 输出目录
# 2 判定:用 geo-judge 仓库的命令行脚本(Node 18+),或在线判定助手第 3 步「导入存档表(CSV)」
node /path/to/geo-judge/tools/judge-archive.js 输出目录/回答存档表.csv \
--brand "你的品牌, 别名" --domain 你的官网.com --competitors "竞品A|别名, 竞品B" \
-o 输出目录/判定结果.csv
# 3 出索引
python3 tools/build_index.py 输出目录 输出目录/判定结果.csv examples/索引配置-示例.json
examples/链接表-示例.csv 里的分享 ID 是占位的,换成你自己的链接再跑。
装好后,在 Claude Code、Codex 等 Agent 里说「把这批分享链接存档并判一下」,它会按 skills/ai-answer-archive/SKILL.md 走完三步:先问清问题原文、品牌竞品和测试环境,跑完逐步核对,最后交付整个输出目录。
| 平台 | 安装命令 |
|---|---|
| Claude Code | npx skills add https://github.com/jiguang9/ai-answer-archive --skill ai-answer-archive -g -a claude-code |
| Codex | npx skills add https://github.com/jiguang9/ai-answer-archive --skill ai-answer-archive -g -a codex |
| OpenClaw | npx skills add https://github.com/jiguang9/ai-answer-archive --skill ai-answer-archive -g -a openclaw |
| Hermes Agent | hermes skills install jiguang9/ai-answer-archive/skills/ai-answer-archive |
安装用的是第三方的 Vercel skills CLI;不想用的话,git clone 本仓库后把 skills/ai-answer-archive/ 复制进 ~/.claude/skills/ 或 ~/.codex/skills/ 也一样。更新:bash ~/.claude/skills/ai-answer-archive/update.sh(只需要 curl 或 wget)。
判定那一步要用到 geo-judge:本机有它的副本就用命令行脚本,没有就用在线判定助手导入存档表,两种方式结果逐字节一致。
| 格式 | 写法 |
|---|---|
.csv / .tsv | 表头含「问题」「第几次」「分享链接」,「平台」可写可不写(不写按链接认) |
.md | Markdown 表格,列为「题 | AI | 第 1 次 | 第 2 次 | …」,题前面的题号(如 A1 )会自动去掉 |
.txt | 一行一个链接,或「问题 Tab 第几次 Tab 链接」 |
问题原文要一字不差。ChatGPT 单条分享里不带提问,只能靠链接表写。豆包、DeepSeek 的分享里有提问,和链接表对不上会标出来,多半是链接顺序贴错了。
UTF-8 带 BOM,Excel、Numbers、WPS 直接打开不乱码。
| 列 | 说明 |
|---|---|
| 问题原文 | 取链接表里写的。链接表没写,就用分享数据里的提问 |
| 平台 | 豆包 / ChatGPT / DeepSeek / … |
| 档位 | ChatGPT 填分享数据里的模型名;DeepSeek 填 model_type,开了深度思考再加「· 深度思考」;豆包的分享数据里没有能对上「快速 / 思考 / 专家」的字段,留空 |
| 第几次 | 取链接表 |
| 日期 | 回答生成的日期,北京时间 |
| 回答正文 | 完整原文,Markdown。引用角标三家统一写成 (来源:站点名),按原位置插回;正文里的视频、图片写成 [视频卡片:…] [图片:…];ChatGPT 的界面标记还原成文字:官网按钮写成 [官网](链接),图表写成一行 [图表] …,表单选项逐行列出;思考过程和「AI 生成仅供参考」提示不算正文 |
| 来源列表 | AI 自己返回的来源,一行一条:标题 | 域名 | 链接;正文里引用到的、或正文直接给的链接,行尾多一个 | 正文引用。同一网址只留一条(参数顺序、# 后面不同也算同一条)。标题里本来的 | 换成全角 | |
| 分享链接 | 原样 |
| 取数状态 | 成功,或 要人打开看:原因(几条原因用「;」隔开) |
| 原始数据文件 | 这条的原始数据存在哪 |
| 搜索词 | AI 联网时搜了哪些词,一行一个。豆包、DeepSeek 有;ChatGPT 分享数据里没有,留空 |
| 回答时间 | 回答生成的时间,北京时间,精确到分钟 |
| 取数时间 | 工具请求这条分享链接的时间,北京时间,精确到分钟 |
「要人打开看」会在这些情况出现:链接打不开或已失效;分享数据里没找到回答;豆包任务模式(生成了文件或表格,分享数据里只有说明文字);分享里的提问和链接表对不上;多轮对话(只存最后一轮);ChatGPT 回答没有正常结束或带图片文件;正文超过 Excel 单格上限 32767 字;平台暂不支持。
[已隐去]。payload),加上按下标还原后的结构(decoded)。分享页是匿名的,不含分享者信息。数据里带每次请求的编号和耗时,同一条链接重新取一次,文件哈希会变,回答内容不变。build_index.py 把存档表和判定结果按「分享链接」对上,写回存档目录:
原始记录索引.csv:一条回答一行。编号、问题、平台、模型 / 档位、第几次、回答时间、取数时间、账号状态、会话、联网、记忆、地区、取数状态、判定结果、来源 / 正文引用 / 搜索词条数、分享链接、原始数据文件、原始数据 SHA-256。字段参考 T/CAAAD 046—2026《生成式引擎优化服务要求》第 7.4.2 条。原始记录索引说明.md:采样范围(按 047 第 9.2 条要披露的项目)、数量核对、判定汇总、判定口径、怎么复核一条、限制、问题清单。环境和限制写在索引配置 JSON 里(例子见 examples/索引配置-示例.json)。测试时没记下来的写「未记录」,不要补猜。取数失败的回答也列进索引,照实标原因。交付时把整个目录给对方,对方可以顺着分享链接、原始数据和哈希逐条复核。
开发时用 45 条真实分享链接(豆包、ChatGPT、DeepSeek 各 15 条,5 个问题各问 3 次)校准过:
# 片段列两次的,合成一条);ChatGPT 来源和账号里「查看来源」面板逐条一致。skills/ai-answer-archive/
SKILL.md Agent Skill 说明
tools/archive.py 存档:链接表 → 回答存档表 + 原始数据
tools/build_index.py 出索引:存档表 + 判定结果 → 原始记录索引
examples/ 链接表、索引配置的例子
update.sh 更新已安装的 Skill
tests/ python3 -m unittest
MIT