定时记录 AI 品牌提及
用 OneGlanse 定期运行固定问题,保存回答并比较自己与竞争对手的提及变化。
自托管需 Node.js 20+、pnpm 10+、Docker、常驻服务器、AI 产品账户和分析模型 API;运行有账户、模型与托管成本。首次登录需有桌面的 macOS、Linux 或 Windows 环境;无头 VPS 不能替代本地交互登录。
打开工作流来源操作步骤
- 从固定提交下载 OneGlanse,阅读 README 的 local/self-hosted 区分。准备 Node.js 20+、pnpm 10+ 和 Docker;复制 .env.example 为本地 .env,按说明配置自己的分析模型密钥。
- 先在有桌面会话的 macOS、Linux 或 Windows 上按 README 使用 pnpm local 启动本地环境,在 /providers 通过自己的 AI 产品账户登录,创建品牌、竞争对手和固定问题清单;使用一个问题检查登录与回答保存是否有效。WSL 不属于上游支持的登录路径。
- 定时运行需要自托管模式:按文档使用 pnpm self-host,将站点与 agent 常驻运行。来源要求先本地登录再转移会话,VPS 还需符合所用产品访问条件的网络配置;仅启动本地手动模式不等于已有计划任务。
- 在计划页面设置周期,并检查 PostgreSQL pg_cron 及 HTTP 调用所需配置。源码调度器使用 API_BASE_URL 与 INTERNAL_CRON_SECRET;未正确配置时会警告计划无法正常触发,不能只看开关已开启。
- 先验证一个实际计划周期:核对运行时间、原始问题、完整回答和分析状态;登录过期、页面变更或失败必须记为缺失,不能当成品牌未提及。
- 在回答和导出记录中比较品牌与竞争对手。分析模型会接收保存的回答并产生提及、推荐和情绪判断;这些是二次解读,重要结论要回到原文确认。
- 来源列表另行核查:该版本 ChatGPT 提取器读取 Sources 面板链接,没有证明每条都对应正文引用锚点。不要把导出里的 citations 数直接当正文引用次数,也不要把账户会话采集称为完全隔离的自然发现实验。
使用示例 编辑示意,非模型实测
输入
示意输入:品牌与两个竞争对手、五个固定行业问题,以及每天一次的自托管计划。
预期形式
示意产物,非实测:按 prompt_run_at 保存的问题和完整回答,另有分析模型判断的品牌提及与竞争对手字段;某天会话失效应记失败,Sources 面板链接仍需按来源角色核对。
来源与使用边界
- 作者
- Aryaman Todkar / OneGlanse contributors
- 许可
- MIT
- 检查日期
- 2026-10-15
已核查固定 README、MIT 许可、真实 pg_cron 调度代码、回答/时间导出字段和 ChatGPT 来源提取器;未安装、未登录、未调用模型、未证明计划可运行。作为 G3 定时提及监测候选;不使 G2 正文引用提取或 G4 严格独立无品牌测试通过。
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