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V2EX 第 783732 号会员,加入于 2026-01-13 15:18:25 +08:00
dudulhc 最近回复了
@JasonRobert 感谢支持!这套 Skill 主要是靠 LLM 做识别,比较通用;如果要更精准的话,可以先结合 firecrawl 这类爬虫来分析数据,以及我们也搭建了更完善的一体化工具~感兴趣可以交流下哈哈,wx 搜我昵称就行
@olafl 有效果的,我们自己的老产品去年底开始就在跑这套流程(最开始是用现成的 agent ,现在就用 openclaw 本地跑)。不过要即时检查检索情况,优化删减,以及避免检索膨胀。
@Chay 很强,以后多多交流;也可以加我🫧,搜昵称就行
@Chay 可以的兄弟,正好帮我宣传下这个项目 :)
@zoharSoul 比较简单的方式是,用我们的机会洞察功能,系统会自动分析 prompts 机会,包含以下维度:

- 品牌差距:在这条 Prompt 下,你的品牌提及率是多少,和高位竞品相比差多少;很多行你会看到「竞品 100%,你是 0%」,这就是非常清晰的缺口。
- 来源差距:AI 回答这条问题时,引用的页面里,有多少来自竞品,有多少来自你;当「竞品来源 100%,你是 0%」时,就说明对 AI 来说,这个场景里基本只有对手是可信来源。
- 涉及平台:这条机会当前在哪些 AI 平台上出现,是 Gemini 、ChatGPT 、Grok 还是 Perplexity ,方便你判断优先去「补哪一个渠道」。

通过这个模块来数据驱动,可以迅速布局你的网站内容(例如将高价值 prompts 作为创作主题),我们预计 3 月份还会推出 agent 功能,方便用户在我们平台上直接生成内容来优化 AI 可见度,并持续追踪效果。

欢迎来体验,目前都是免费给大家使用:dageno.ai
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