geo-score

给你的网站做 AI 引用体检,打分+追踪一次搞定

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 5 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 34
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自备API密钥

项目预览

geo-score 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类搜索知识
开发团队jianruntech
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自备API密钥
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型aeo,ai-search,ai-visibility,answer-engine-optimization,chatgpt,claude-code,claude-skill,cli,generative-engine-optimization,geo,github-action,llm,llm-citations,llms-txt,mcp-server,perplexity,rubric,seo,site-audit,structured-data
GitHub 星标★ 34
上线时间2026-09-08 00:00:00
代码更新2026-11-06
仓库体积13.1 MB
本站数据更新2026-11-12
维护状态活跃
收录时间2026-09-28
浏览次数2

项目介绍

geo-score 是一个面向生成式引擎优化(GEO)的免费开源工具,用来回答两个问题:AI 搜索引擎会不会引用你的网站,以及实际有没有引用。它基于一套开放的 GEO 评分标准,对站点做 0-100 分的就绪度打分,指出在结构化数据、可抓取性、内容可引用性等方面的短板。同时它通过 OpenAI、Perplexity、Gemini、Claude 的官方 API(用你自己的密钥)做引用追踪,看这些模型在回答相关问题时是否真的引用了你的页面。项目零第三方依赖,纯 Python 实现,提供 CLI 和 MCP server,可以直接接入 Claude Code 等支持 MCP 的 AI 客户端,让模型自己调用打分和追踪能力。适合做 SEO/AEO 的团队、内容站站长和 AI 产品开发者,在传统搜索之外评估自己在 AI 答案里的可见度。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-28 · 当前星标 ★ 34

核心亮点

  • 评分维度基于公开 GEO rubric,可解释、可复现,不是黑盒打分
  • 引用追踪直接调用 OpenAI、Perplexity、Gemini、Claude 官方 API,用自己密钥,数据可控
  • 零依赖纯 Python,同时提供 CLI 和 MCP server,能直接嵌进 Claude Code 等工作流

不足之处

  • 引用追踪依赖外部 API,会产生调用费用且结果受各模型版本变化影响
  • 评分 rubric 的权重和阈值缺少大规模实证校准,早期项目生态和案例积累有限

适用场景

  • 内容站上线前做 GEO 就绪度自查,定位结构化数据和可抓取性问题
  • 品牌方定期跑引用追踪,看自家页面在 AI 答案里的出现频率变化
  • 在 Claude Code 里通过 MCP 调用,让 AI 边改内容边给 GEO 打分

替代项目

seo-analyzer、llmstxt、GSC(Google Search Console)

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