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aivis
ASecurityClaude API web-search 可见度(代理测量):用冻结题库反复探测 Claude API(web_search), 以确定性规则统计品牌被提及/被引用的频率与结构,输出带不确定区间、可审计的报告。 仅观测,不生成"照做就能提升 AI 提及"的建议。
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- Added August 30, 2026
Works with
Security analysis
100/100Pro scans all 19 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add onism1767-creator/potato --agent claude-codeAre you the author of aivis?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/onism1767-creator-aivis)---
name: aivis
description: >
Claude API web-search 可见度(代理测量):用冻结题库反复探测 Claude API(web_search),
以确定性规则统计品牌被提及/被引用的频率与结构,输出带不确定区间、可审计的报告。
仅观测,不生成"照做就能提升 AI 提及"的建议。
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# aivis — Claude API web-search 可见度(代理测量)
> 薄入口:本文只编排流程,逻辑全在 `aivis` 库 / CLI 里。
> 起草问题的逐桶原则见 [docs/question-drafting-principles.md](docs/question-drafting-principles.md);
> SETUP 完整流程与决策见 [docs/setup-flow-spec.md](docs/setup-flow-spec.md)。
> **不在对话里、想自助?** 跑 `aivis gui` 启动本机网页向导(只监听 127.0.0.1),
> 用图形化 3 步走完同一套 SETUP→run→报告;免费档零成本、不用 key。
> 本 Skill 是同一能力的**对话式**入口(AI 帮你起草、你拍板),适合需要 AI 协作起草时用。
> **原理一句话**:用 24 道固定题(8 发现 / 6 比较 / 6 本地 / 4 防御;前 20 道不点名品牌以免引导
> AI)反复提问(每题问到"提及品牌集稳定"为止),再用**确定性规则**(非 AI 判官、保守计数、
> 三档证据 mentioned→cited→verified)计分,每个数字带不确定区间。可复现、可审计。
> **🟥 成本诚实**:本工具开源免费、**作者不收任何费用**;你花的钱是付给 **Anthropic** 跑 Claude 的
> AI 费用(自带 key,A 社直接计费),不经作者。全程本机运行、不上传任何数据。
## 两种模式
### SETUP(一次性 · 建一条新基线)
触发:用户想测某个品牌在 Claude 里的可见度,或说 "setup"。照下面 7 步走;
**AI(=对话中的你)只在本模式起草问题/建议竞品,且必须人工确认后冻结**(CLAUDE.md §7.1)。
0. **收集输入**:焦点品牌**全名**(明确请用户给全名,别用简称)+ 常见简称(aliases)+
歧义简称(进 ambiguous_aliases,只记录不计分);官网域名;**品类/行业描述**(驱动起草);
locale/region/档位(默认 en-US / US / standard);(可选)用户已知的种子竞品。
- 🔒 **推荐用户另起一个新对话窗口专做起草** —— 新窗口里焦点品牌没进上下文,起草中立题时更接近"真盲",不易被焦点强项带偏(盲起草是程序性盲,非密码学级)。
1. **建议竞品集**:按品类提候选(名+域名,可用 web_search 落地)→ 用户加/删/确认。
- 诚实:SOV 只代表"声明的 N 个品牌内的份额",不是绝对市场份额;漏的竞品跑完后由中立题自审计、下一基线补。
2. **盲起草 24 题**(严格 8 发现 + 6 比较 + 6 本地 + 4 防御):
- 前 20 中立题**只依据品类、绝不点名任何品牌**;4 防御题起草中立双面骨架 + 注入焦点品牌名。
- 逐桶照 [question-drafting-principles.md](docs/question-drafting-principles.md) 的原则与句式模板。
3. **草稿质检**:`aivis validate --config-dir <dir> --phase draft` → **必须 0 硬错**(此档配比严格);有错你自己改、重起草,不打扰用户。
4. **给用户看 / 改**(用户最终拍板):按桶展示 24 题 + 竞品集,你在旁给意见;用户有完全修改权。
改完 `aivis validate --phase final`,把结果当意见呈现:🟡 告警(如配比)只提醒;🔴 硬错(中立题点名品牌等红线)大声红色警告并解释危害。
5. **冻结**:
- `aivis init <name> --focal-name "品牌全名" --focal-domain <域名> [--category "品类"]` 生成焦点模式骨架(24 槽 + 版本号)。
- 把确认后的 24 题填进 `configs/<name>/questions.yml`、竞品填进 `brands.yml`。
- 末次 `aivis validate --config-dir configs/<name> --phase final` 复核。
- 🔴 **红错不拦冻结**:若仍有红错,最后一次大声警告"这样冻结会让测量不诚实,确认是你的决定吗?"——用户确认即冻结,责任归用户(工具是观测器,不是守门人)。
- **改配置 = 版本号 bump(新基线)**,不许静默混入旧趋势。
6. **交棒 MONITORING**。
### MONITORING(重复 · 跑基线出报告)
只重放冻结配置,不再起草:
- 先 mock 跑通(零成本):`aivis run --config-dir configs/<name>`
- 真实运行:`aivis run --config-dir configs/<name> --provider anthropic --yes`(过成本闸门)
- 流程 probe → extract → verify → score → report,产出 Markdown + CSV(默认离线核验;`--check fetch` 真抓被引页面)。
## 成本闸门(每次真实运行前)
- **开跑前先估**(零成本、不联网):`aivis estimate --config-dir configs/<name> --provider anthropic [--tier standard|high]` → 打印"≈N 次调用 ≈ $X(保守上界)"并对比 `budget_cap_usd`,告诉你会不会被拦。
- mock(默认)估价为 0,静默通过;
- 真实 provider:估算"≈N 次调用 ≈ $X"并要求人工确认;超 `budget_cap_usd` 开跑前直接阻断;
- **运行中按真实累计花费硬封顶**:逼近 `budget_cap_usd` 即阻断,已完成部分保留、可 `--run-id` 续跑(估算只是上界,真实通常更低)。
## 红线提醒(对 Skill 使用者同样生效)
- 输出一律是"**此引擎此配置下的代理测量**",不是 AI 排名真相;
- 行动层只给线索(leads),不给保证;
- 核心指标全由确定性规则算;AI 只许在 SETUP 起草(人工确认后冻结),不进测量轨;
- 改配置 = 版本号 bump(新基线),不许静默混入旧趋势。
Files in this skill
- .pre-commit-config.yaml
- ARCHITECTURE.md
- CLAUDE.md
- README.zh.md
- SKILL.md
- docs/code-audit-guide.md
- docs/cost-transparency-plan.md
- docs/distribution-options-review.md
- docs/drafting-review-principles.md
- docs/gui-phase2-design.md
- docs/question-drafting-principles.md
- docs/setup-flow-spec.md
- docs/setup-mode-design.md
- examples/single_brand_report.html
- pyproject.toml
- tests/conftest.py
- tests/sample_bundles.py
- tests/test_anthropic_adapter.py
- tests/test_bootstrap.py
Attribution
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