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zhu1090093659/dsh-webDeepSeek Harness(DSH)Web 插件聚合生态包 · 一切皆插件,创意工坊分发(dsh-market.com)
The SEO audit toolkit built for DeepSeek Harness (DSH) — runs locally, no Claude Code, no API key required. Self-contained port of claude-seo v2.2.5: 53 Python scripts + 24 sub-skills + 18 agents, weighted score, gated fan-out, schema.org, E-E-A-T, GBP, GEO/AI Overviews.
状态: 生产可用 · v1.0.0
面向 DeepSeek Harness (DSH) 的原生 SEO 审计工具包,可对任意网站执行完整、加权的技术、内容、schema 与本地审计 —— 完全自包含且严格本地运行:无需 Claude Code、无需插件市场、无需第三方 SaaS、无需按域名付费,核心审计也无需 API Key。它以普通 CLI + 代理库的形式在 DeepSeek Harness 环境中运行,开箱即用。
与绑定 Claude Code 的 SEO 技能不同,seo-audit 原生属于 DSH:直接在您已在使用的 Harness 中运行,数据不离开您的机器。
专为 本地 SEO、技术 SEO、schema.org、E-E-A-T、GEO / AI Overviews、Google Business Profile (GBP)、页内与内容 审计而构建,适用于任何行业。
它将确定性测量(自研 Python 专家 + 53 个精选脚本)与 LLM 驱动的判断(24 个子技能 + 18 个专家代理)相结合,并把所有结果综合成一份加权的、按优先级排序的报告。
审计逻辑以 Google 官方一手资料为依据。本项目是 AgriciDaniel/claude-seo v2.2.5 的一个原生、自包含移植 —— 参见 署名与许可。
一次完整审计分为两层:
| 层 | 是什么 | 如何运行 |
|---|---|---|
| 测量 | 5 个 Python 专家 + 53 个精选脚本 | ./seo <command> |
| 判断 | 24 个子技能 + 18 个代理提示词(E-E-A-T、GEO/AIO、Local/GBP、SXO 等) | 代理通过 subagent/workflow 执行 |
每条建议都带四个字段: 观察 → 依赖 → 失败信号 → 早期指标。
审计产生的最佳建议示例,附带其四个字段。以下内容为示意(已匿名,不含真实网站数据)—— 它展示的是输出的形式,而非某个具体客户的结论。
① 补全本地结构化数据(LocalBusiness / 餐厅)
LocalBusiness 标记。② 修复大小写敏感的资源路径(样式表 404)
③ 添加可抓取的备用内容 + robots 与 sitemap
这三项覆盖不同影响维度 —— 本地可见性、渲染/性能与收录 —— 这正是它们排在审计前部的原因。完整审计输出是七类别的加权得分,外加一份按依赖排序的行动计划。
GitHub 上绝大多数 SEO 自动化工具只属于以下某一类,且大多只覆盖其中一项。本工具包是唯一一个同时具备全部四项的:
| 能力 | 单功能工具 | 仅限 Claude Code | 业余项目 | 代理框架 | seo-audit |
|---|---|---|---|---|---|
| 完整审计(技术 + 内容 + 架构 + 本地) | — | ✅ | — | — | ✅ |
| 确定性测量层(抓取不依赖 LLM) | — | — | — | — | ✅ |
| 加权的、对齐 Google 的评分 | — | — | — | — | ✅ |
| 按业务类型门控的多代理扇出 | — | — | — | — | ✅ |
| 本地运行,无 SaaS / 无按域名付费 | — | — | — | — | ✅ |
| 密钥脱敏 + 沙箱加固 | — | — | — | — | ✅ |
| 漂移追踪(基线 / 对比 / 历史) | — | — | — | — | ✅ |
| 可插拔扩展(DataForSEO、Firecrawl、Ahrefs、Bing) | — | — | — | — | ✅ |
主线在于:测量是可复现、低成本的确定性 Python;判断由 LLM 支撑;二者被门控,因此你只运行站点真正需要的代理。这一组合 —— 外加 Google 一手资料与成本透明度 —— 使它与单功能及 Claude 绑定的替代方案区分开来。
判断层使用 LLM,因此这一部分确实消耗真实 token。但测量层是纯本地 Python(53 个脚本 + lib/)—— 它在你的机器上运行,LLM token 成本为 $0。唯一需要花费的是针对这些结果的 LLM 推理,而在 DeepSeek 上每次审计仅需几美分 —— 这正是值得迁移到这个移植版本的原因。
💡 每次审计便宜 12×–30×,相比于在 Claude 上运行同一审计。
完整对比见下 —— 该数字对任意 Claude 档位均成立(Sonnet 5、Opus 5,甚至 Haiku)。
| 模型(每 1M token — 输入 / 输出) | 输入 | 输出 | 单次完整审计成本 | × 50 | × 500 |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Sonnet 5(最低档) | $2.00 | $10.00 | ≈ $0.45 | ≈ $22.50 | ≈ $225.00 |
| Claude Opus 5(最高档) | $5.00 | $25.00 | ≈ $1.13 | ≈ $56.50 | ≈ $565.00 |
| DeepSeek V3.2 | $0.27 | $0.40 | ≈ $0.04 | ≈ $2.00 | ≈ $18.50 |
量越大差距越明显。500 次审计时 Claude Opus 会为 LLM 判断向你收取 ≈ $565 —— DeepSeek 运行同样操作只需 ≈ $18.50。
示例计算 —— 对本地服务网站执行一次完整 ./seo audit 会启动常驻代理(technical、content/E-E-A-T、schema、page、sxo、geo)加上少量行业特定代理,然后综合出加权报告。按每次审计 100,000 输入 token 与 25,000 输出 token 来测算:
Claude Sonnet 5: (0.10 M × $2) + (0.025 M × $10) = $0.20 + $0.25 = $0.45
Claude Opus 5: (0.10 M × $5) + (0.025 M × $25) = $0.50 + $0.625 = $1.13
DeepSeek V3.2: (0.10 M × $0.27)+ (0.025 M × $0.40) = $0.027 + $0.01 = $0.037
因此同一审计在 DeepSeek 上成本 ≈ $0.04,而在 Claude 上为 ≈ $0.45–$1.13(Sonnet 5 到 Opus 5)—— 大约便宜 12×–30×,具体取决于你本会在哪个 Claude 档位上运行。每天跑 20 个站点,Claude 仅为 LLM 判断就收取 ≈ $9.00–$22.60;DeepSeek 完成同样工作只需 ≈ $0.74。
💡 使用 DeepSeek V4-Flash 差距还能更大。 上表用的是保守的 DeepSeek V3.2 档位。把同一审计换成 V4-Flash(输入
$0.14/M、输出$0.28/M)会把 DeepSeek 侧降到 ≈ $0.02,从而把对比提升到 ~21×(对比 Sonnet 5) 和 ~54×(对比 Opus 5)。所以诚实范围是 ~12×–54×,换用更新的 DeepSeek 模型只会让数字更好。
测量层从不接触 LLM,因此 technical、schema 或 local 检查的 LLM token 成本为 $0 —— 只有需要判断的推理步骤才产生费用。
价格为依据 2026 年 8 月的参考挂牌价,会频繁变动。 DeepSeek 价格见 OpenRouter;Claude 价格见 Anthropic pricing。 token 用量为典型多代理审计的示意值,因站点而异。
第一次使用?请阅读 docs/TUTORIAL.md —— 5 分钟端到端审计。
cd seo-toolkit
./setup.sh # 安装工作区本地依赖 + Playwright Chromium
./seo doctor # 环境健康检查
./seo audit https://example.com # 完整加权审计
./seo technical <url> # 技术 SEO(9 类)
./seo page <url> # 页内 / 内容信号
./seo schema <url> # schema.org / LocalBusiness
./seo local <url> # 本地 / NAP 信号
./seo visual <url> # 渲染、水合、控制台错误
./seo sitemap <url> # sitemap 发现与校验
./seo content <url|file> # QRG 内容质量评分
./seo backlinks <url> # 免费外链来源
./seo cluster <keyword> # 关键词聚类
./seo content-brief <topic> [keyword] # 内容简报
./seo drift baseline|compare|history <url>
./seo google <sub> [args] # PSI / CrUX / GSC / GA4(需密钥)
./seo run <script.py> [args] # 直接运行 53 个脚本中的任意一个
./seo list # 枚举脚本、子技能、扩展
./seo audit 会识别业务类型,然后并行启动相关子代理(绝不启动全部 18 个):
现成的工作流:audit-fanout.workflow.js。
seo-toolkit/
├── seo.py # CLI 编排器(加权评分、脱敏、门控)
├── lib/ # 测量核心(fetch、report、drift、checks_*)
├── scripts/ # 53 个移植的测量脚本
├── skills/ # 24 个子技能提示词包 + 参考知识
├── agents/ # 18 个专家代理提示词
├── extensions/ # DataForSEO、Firecrawl、Ahrefs、Bing、Banana 等
├── schema/ pdf/ data/ # 支持资源
└── audit-fanout.workflow.js # 可复现的并行扇出
加权 SEO 健康得分(与 claude-seo 对齐):技术 22% · 内容 23% · 页内 20% · 架构 10% · 性能 10% · AI 就绪度 10% · 图片 5%。
沙箱安全的运行时: 工作区本地 pylibs/(固定到已知良好版本 lxml==5.4.0、requests==2.32.5、playwright==1.55.0)与 browsers/。
requests、beautifulsoup4、lxml、playwright(见 requirements.txt)Google API(PageSpeed、CrUX、GSC、GA4)、DataForSEO、Firecrawl、Ahrefs、Bing 与 Banana 已移植,但需要各自的凭据。没有它们,核心测量仍可完整运行。
你的 API 密钥在运行时通过环境变量读取(os.environ.get(...))—— 不会存储到仓库或任何会被提交的配置文件中。几条最佳实践:
审计逻辑与评分以一手资料为依据,而非博客层面的传言。随附的 pdf/google-seo-reference.md 是本工具包附带的权威、精选信息来源,各分类对应以下参考。
随附的参考与本列表在 2026 年 8 月前与 Google 搜索的时效性保持一致。已废弃的结构化数据类型(HowTo、SpecialAnnouncement、ClaimReview、VehicleListing 等)会被标记而非推荐。
本项目是 AgriciDaniel/claude-seo v2.2.5(MIT,© Agrici Daniel)的原生重实现与移植。它不打包原始仓库,也不运行 Claude Code;上游工具包被移植、改造并重建,以便在 DeepSeek Harness 环境中以本地 CLI + 代理库的形式独立运行。
凡测量逻辑源自 claude-seo 之处,其原始 MIT 版权与许可声明均保留在 LICENSE 及各移植脚本的文件头中。
本仓库自身的工作(同样为 MIT,© 2026 seo-audit 贡献者):
./seo 原生执行该工具包的封装/编排器,含依赖固定与沙箱安全、工作区本地的运行时(无需全局安装、无 SaaS)。overall_score() 重归一化。audit-fanout.workflow.js。lib/ 测量核心与精选脚本集。./seo doctor、GitHub Actions CI、CHANGELOG.txt/发布说明。上游衍生代码与原代码均以 MIT License 发布。