專案介紹
WellyGeo 是 Solwen AI 開發的 AI 品牌能見度追蹤平台（GEO, Generative Engine Optimization），協助品牌監控自身在 AI 搜尋引擎中的曝光表現。
系統自動向 ChatGPT、Google Gemini、Google AI Overview 發送查詢，擷取 AI 回應內容並分析品牌被提及的頻率、引用來源與競品比較，產出視覺化的趨勢報告，幫助行銷團隊優化品牌在 AI 生態系中的能見度策略。
系統架構
WellyGeo 由兩大子系統組成，形成完整的資料採集與分析流程：
Frontend — 數據分析儀表板
以React 19 + TypeScript + Vite 建構的 SPA 應用，整合 shadcn/ui 元件庫與 Recharts 圖表視覺化。包含專案管理、品牌能見度趨勢圖、AI 回應分析、引用來源追蹤、競品比較等功能模組，並支援 i18next 繁中/英文雙語介面。Crawler — AI 回應爬蟲引擎
以Playwright + Express.js 建構的爬蟲服務，透過瀏覽器自動化模擬使用者操作，擷取 ChatGPT 與 Google Gemini 的回應內容。Google AI Overview 則透過 SerpAPI 取得。爬取結果以 JSONL 格式上傳至 AWS S3，支援 AWS Batch/Fargate 大規模分散執行與 Webhook 回調通知。核心功能
品牌能見度分析（Brand Visibility）
追蹤品牌在不同 AI 平台回應中被提及的趨勢變化，以折線圖、圓餅圖、長條圖呈現能見度分佈，並提供詳細數據表格。AI 回應內容分析（AI Response）
解析 AI 回應中品牌出現的上下文、語意傾向與推薦排序，了解 AI 如何描述及推薦品牌。引用來源追蹤（Citations）
分析 AI 回應所引用的網頁來源與類型分佈，掌握哪些內容被 AI 引用為品牌資訊依據。競品比較
自動偵測或手動設定競爭對手，在同一查詢維度下比較品牌與競品的 AI 能見度差異。AI 關鍵字產生
整合 AI 自動產生品牌相關搜尋主題與查詢語句，支援 CSV 批次匯入，加速專案建置。多平台爬蟲排程
支援 ChatGPT、Google Gemini、Google AI Overview 三大平台，可透過AI_PLATFORMS 參數彈性選擇執行平台組合。我的角色與貢獻
前端全程建置
獨立負責 Frontend 儀表板的完整開發，包含專案管理流程、品牌能見度圖表（折線圖、圓餅圖、長條圖）、AI 回應分析頁面、引用來源追蹤、競品比較配置等功能模組，並整合 i18next 繁中/英文雙語切換。爬蟲系統協助開發
參與 Crawler 後端開發，協助建置 Playwright 瀏覽器自動化爬蟲、Gemini 錯誤處理修復，以及文件與日誌系統的更新維護。開發流程建置
導入 Husky + lint-staged 自動化 pre-commit 檢查，配置 ESLint + Prettier 統一程式碼風格，建立團隊開發規範。Code Review
負責審查團隊成員的 Pull Request，確保程式碼品質與架構一致性。技術亮點
反偵測瀏覽器自動化
Crawler 整合 Puppeteer-Extra Stealth Plugin 與自訂瀏覽器指紋，繞過 AI 平台的機器人偵測機制，確保穩定爬取。ChatGPT 2FA 自動登入
實作 TOTP（Time-based One-Time Password）自動產生，支援 ChatGPT 雙因素驗證的全自動登入流程。AWS CDK 基礎建設即程式碼
使用 AWS CDK（TypeScript）定義完整雲端基礎建設，包含 Batch 計算環境、Fargate 任務定義、IAM 角色與 ECR 容器映像倉庫。CI/CD 自動化部署
Frontend 透過 AWS Amplify 自動部署；Crawler 透過 GitHub Actions 在 Git Tag 時自動建置 Docker 映像並推送至 ECR，觸發 AWS Batch 更新。