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REPOGEO 报告 · LITE

HarryR/z80ai

默认分支 main · commit f5567b60 · 扫描时间 2026/5/24 10:52:47

星标 1,090 · Fork 47

AI 可见性总分
28 /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 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 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 HarryR/z80ai 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 the README's opening to clarify the project's core purpose

    原因：

    当前
    Z80-μLM is a 'conversational AI' that generates short character-by-character sequences, with quantization-aware training (QAT) to run on a Z80 processor with 64kb of ram.
    复制粘贴的修复
    Z80-μLM is a unique project that enables training and deploying small, conversational language models *directly onto* 8-bit Z80 processors with 64kb of RAM, generating character-by-character sequences. It is *not* a Z80 disassembler or reverse engineering tool.
  • mediumlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., MIT or Apache-2.0) in the repository root to clearly state the terms of use.
  • lowhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add `https://harryr.github.io/z80ai/` (or similar project page) to the repository's 'About' section.

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 HarryR/z80ai
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
Apple II
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Apple II · 被推荐 1 次
  2. Commodore 64 · 被推荐 1 次
  3. ZX Spectrum · 被推荐 1 次
  4. Applesoft BASIC · 被推荐 1 次
  5. CBM BASIC · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to deploy a small language model on vintage 8-bit hardware?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Apple II
    2. Commodore 64
    3. ZX Spectrum
    4. Applesoft BASIC
    5. CBM BASIC
    6. Sinclair BASIC
    7. TRS-80 Model I/III/4
    8. IBM PCjr

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 HarryR/z80ai。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tools for training quantized conversational models and exporting as CP/M binaries?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. TensorFlow Lite Micro
    2. PyTorch Mobile
    3. ONNX Runtime Mobile
    4. MicroTVM (Apache TVM)
    5. Turbo Pascal
    6. Microsoft BASIC
    7. Aztec C
    8. Small-C
    9. ELIZA

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 HarryR/z80ai。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
    warn

    建议：

  • 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 HarryR/z80ai?
    pass
    AI 未点名 HarryR/z80ai —— 很可能在说另一个项目

    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 HarryR/z80ai in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 HarryR/z80ai

    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 HarryR/z80ai solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 HarryR/z80ai

    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 HarryR/z80ai 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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MARKDOWN（README）
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