一个 401 星的中文 GEO 工具,星数里有多少是真的

GEO 医生(Fangx-AI/geo-doctor)是一个开源的 AI 助手技能,能查出豆包、DeepSeek 为什么不推荐你的产品。建好 23 天,它在 GitHub 上有 401 颗星。可是 10 月 23 日这一天,它的星数从 156 掉回了 22。顺着它的 fork 列表一路看下去会发现,这条曲线大部分是假号堆出来的,真用户只有零星几个。下面说清楚:它是什么、星从哪来、这个方向还有没有空位,以及你要是想做一个同类开源项目,该学它哪一点、避开哪一点。

一句「给我点个 Star」

2026 年 10 月 15 日,网名「方鑫三个金」的方鑫在个人网站的第 191 篇日志里写了两件事:一是小红书封面终于不用愁了,二是开源了 Geo-doctor。日志里说:「我正在拼命学习 geo,目前我已经获取了几个客户了,但是由于我对自己的效果没有把握所以我暂时都没有接单。」最后一句是:「如果大家能给我点个 Star 就更好了,我会很开心,感激不尽。」

方鑫在公众号、抖音、B 站都做内容,还有一个记录自己一人公司的开源仓库,星数是一天一天慢慢涨上去的,已经过了 700。GEO 医生是他 10 月 14 日建的仓库,10 月 20 日发到 v0.9.0。

它是什么

一个装进 Claude Code、Codex、Kimi Code、WorkBuddy 这类 AI 助手里的技能,另外带一个 npx 命令行和一个本地网页工作台。README 首页写着:「让豆包、DeepSeek、ChatGPT、Claude 愿意推荐你的产品」。装法也很省事,复制一句话发给 AI 就行:

帮我安装这个 skill:github.com/Fangx-AI/geo-doctor/tree/master/skills/geo-doctor

装好以后说「帮我做 GEO」,它会按八步往下走:问诊 → 体检官网(AI 爬虫能不能进、正文在不在原始 HTML 里)→ 整理事实卡 → 出一组采样问题 → 拿去问豆包、元宝、千问、DeepSeek、ChatGPT → 算出「竞品推荐榜」和你的推荐率 → 照着缺口批量写稿 → 发出去(官网、dev.to 自动发,知乎、掘金由它填好稿、你自己点发布)→ 两周后复查。仓库放在 GitHub 上的话还能开「自动驾驶」:每周一自动采样、写稿,开一个 PR 给你审。

有一处做得很实在:它坚持让你自己去 App 里问。README 的解释是:「你在 App 里看到的回答,才是你的用户看到的;API 回答不登录、多数不联网,和 App 里可能不一样。」每道题问 2 次,看的是出现率,不是某一次的排名。

那条曲线

按每天抓下来的 GitHub 数字:

(11-06 那一行是当天在 GitHub 上现查的。)

正常的开源项目,fork 一般只有星数的零头。方鑫那个一人公司仓库就是这样:每天涨 11 到 26 颗星,fork 大约是星数的 7%。GEO 医生第一天星和 fork 一样多,都是 28,10 月 23 日两样又一起几乎清零。这种形状,方鑫名下只有这一个仓库有。

把 fork 列表翻一遍(GitHub 接口,11-06):

• 列表里有 268 个 fork,其中 164 个的账号已经打不开了,被封或者被删。268 减 164 正好是页面上显示的 104。
• 剩下 104 个账号里,97 个是 2026 年 10 月才注册的,老账号只有 4 个。
• 它们是成批来的:10-17 一小时内来了 28 个,10-18 一分钟内 50 个,10-21 四分钟内 50 个,10-29 两分钟内 100 个。前三批共 128 个号,现在一个不剩。
• 随手点开两个还活着的号:10 月底注册,0 个关注者,自己的仓库叫 dapper-moss-lite、fuzzy-anchor-mini,另外 fork 了几个热门项目打掩护。刷量账号一般就长这样。

星的名单外人看不到。不过星和 fork 是一起涨、一起被清的,所以星大多也出自同一批号,这是推断。至于是谁买的,没有证据。刷量的人有时会顺手刷几个不相干的项目打掩护,但他们通常挑热门的,很少反复去刷一个刚建三天、没几个人知道的库。

仓库里那 51 个 PR 也一样:50 个是作者自己开、自己合的,多数是让 AI agent 开的分支,外面的人只交过 1 个英文翻译,到现在没合。

真用户从哪来

扣掉刷的那部分,外面能看到的声量其实很小:

• X 上的聚合号 Geek Lite(@QingQ77)10-22 发过一条介绍,1,833 次浏览。在 X 上搜「geo-doctor」「GEO 医生」,除了这条就搜不到别的。
• 几个 skill 导航站和「awesome」列表收了它,包括 agentskillshub、awesome-seo-geo-skills、Trendshift。
• 掘金上有一篇真用户的文章,11-05 发的,标题叫《拾玖搜证台 GEO 实测:技术检查 100 分后,豆包仍未独立发现》。作者拿 GEO 医生给自己的小工具做事实站,体检拿了 100 分、14 项全过,可是在豆包里只问工具名,7 次里 0 次找到;只描述需求,10 次里 0 次推荐到它。他自己的结论是:「这些检查支持『当前请求能取得正文,技术配置基本具备』的判断」,但这不等于 AI 会来找你。

这篇文章大概是这个项目最有价值的公开反馈:真有人在用,而且用得很认真;另一方面它也说明,「体检通过」和「被 AI 推荐」之间还隔着一大段路。HN、Reddit、媒体上都找不到它。

作者为什么做它

日志里写得很直白。10-23 那篇说:「对于绝大数的中小企业而言,互联网上根本就搜不到他们的企业」,「参考今天的小程序推广,这个我们收的是 1000 块一个月。之前豆包是搜不到他的小程序的,现在能搜到了」。第二天他又开始准备一份 20 万字的 GEO 白皮书和一套 24 集的课程。

所以这个仓库是他做 GEO 服务的门面。对想做开源拿 star 的人来说,要看清的是:这里的星数不能拿来证明「中文 GEO 工具有很多人要」。

这个方向挤不挤

很挤,而且中英文两边差得很远:

(星数为 10 月底到 11-06 之间的 GitHub 数字。)

最后一行最值得看。另一个也主打「豆包、千问、DeepSeek、元宝优先」的项目只拿到 87 颗星。也就是说,光凭「中文 AI 优先」这个定位换不来星。中文 GEO 技能里,真实星数能到几百的有好几个,到几千的只有 niubigeo 一家。英文那边,早就有好几个上万星的头部项目了。

如果是你

C 能学到东西,但跟着做一个「中文 GEO 技能」去抢星,不划算:它的星大半是刷的,同定位的项目真实星数只有几十到几百,英文侧又早有好几个上万星的头部项目。

适合谁:本来就在做 GEO、SEO 或内容运营,手里有真实客户案例、能拿出「改之前豆包推荐 0 次、改之后推荐 N 次」这种数据的人;或者已经有一批中文开发者关注,不靠 GitHub 自然流量也能把项目推出去的人。

不适合谁:只会写代码、想靠 README 写得好看和 trending 拿星的人,这一类项目已经有十几个,写得都很好看;想直接去英文 GEO 赛道抢星的人,那边有 2.7 万星和 1.2 万星的项目挡着;想靠买星起量的人,10 月 23 日一天就被清掉 134 颗星,fork 列表里的痕迹谁都能翻到。

怎么做:别再做一个八步全包的大技能,去做它没做好的那一段。掘金那篇实测已经把缺口说出来了:体检 100 分,豆包还是找不到。真正缺的是一个能自动、可重复地在豆包、元宝、千问 App 里采样、存证、比前后变化的小工具(现在都是人工去问),或者一份公开的「改了什么、推荐率变了多少」的实验数据集。这两样东西,别的 GEO 项目都会愿意引用。

怎么获客:用中文写实测文章发掘金、知乎、公众号,标题直接写数字,照「技术检查 100 分后,豆包仍未独立发现」那种写法;然后去提交给 awesome-seo-geo-skills 这类列表和 skill 导航站;英文版发 X、dev.to,蹭 claude-seo 这些大项目的讨论。

什么时候之前:2026 年底之前。豆包、元宝要是自己开放「品牌在 AI 里的可见度」这类后台,或者 claude-seo 这种大项目把中文 AI 采样补上,这个空位就没了。

什么情况说明看错了:① GEO 医生在 fork 列表里不再成批出现新号的前提下,星数自己稳定地每天涨几十;② HeiGe-GEO-SEO、recomby-geo 这些中文同类在一两个月内自然涨过 2,000 星,说明中文开发者对这个方向的需求比现在看到的大;③ 豆包、元宝的 App 端出现了能批量调用、和 App 回答一致的接口,那时候「App 采样」这一块就不再是缺口了。