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REPOGEO 报告 · LITE

567-labs/instructor-js

默认分支 main · commit 868ef8c1 · 扫描时间 2026/6/6 10:46:50

星标 795 · Fork 73

AI 可见性总分
40 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 567-labs/instructor-js 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition README opening to emphasize LLM-specific guarantees

    原因:

    当前
    _Structured extraction in Typescript, powered by llms, designed for simplicity, transparency, and control._
    复制粘贴的修复
    _Guaranteed type-safe structured extraction from LLMs in TypeScript, powered by OpenAI's function calling API and Zod, with automatic re-extraction/retrying for invalid outputs._
  • mediumtopics#2
    Add more specific LLM-related topics

    原因:

    当前
    llm, openai, zod
    复制粘贴的修复
    llm, openai, zod, function-calling, structured-output, type-safety, ai-extraction, typescript
  • lowreadme#3
    Add a 'Comparison' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section to the README, e.g., '## Comparison to Zod/TypeBox/etc.', explaining why Instructor-JS is different and when to use it over a standalone schema library.

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 567-labs/instructor-js
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Zod
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Zod · 被推荐 1 次
  2. TypeBox · 被推荐 1 次
  3. Valibot · 被推荐 1 次
  4. AJV · 被推荐 1 次
  5. Superstruct · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to extract structured data from LLM responses using TypeScript?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Zod
    2. TypeBox
    3. Valibot
    4. AJV
    5. Superstruct
    6. Yup
    7. io-ts

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 567-labs/instructor-js。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Library for enforcing output schemas and type safety from large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Pydantic
    2. instructor
    3. JSON Schema
    4. jsonschema
    5. TypeChat
    6. Guardrails AI
    7. LangChain's Output Parsers
    8. PydanticOutputParser
    9. StructuredOutputParser
    10. LlamaIndex's PydanticProgram

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 567-labs/instructor-js。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    pass

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of 567-labs/instructor-js?
    pass
    AI 明确点名了 567-labs/instructor-js

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts 567-labs/instructor-js in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 567-labs/instructor-js

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo 567-labs/instructor-js solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 567-labs/instructor-js

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 567-labs/instructor-js 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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  • 优先行动项8,轻量 3