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REPOGEO 报告 · LITE

Pika-Labs/Pika-Skills

默认分支 main · commit b85e311a · 扫描时间 2026/5/8 16:57:42

星标 1,072 · Fork 169

AI 可见性总分
30 /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 0 · 失败 1
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 Pika-Labs/Pika-Skills 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

2 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
  • highabout#1
    Add a concise repository description

    原因：

    复制粘贴的修复
    A collection of open-source, pre-built skills and components for AI coding agents (like Claude Code, OpenClaw) to perform real-world actions, powered by the Pika Developer API.
  • mediumreadme#2
    Refine the README's opening sentence

    原因：

    当前
    # Pika Skills Open

A collection of open-source skills for AI coding agents (Claude Code, OpenClaw, etc.) powered by the Pika Developer API.
    复制粘贴的修复
    # Pika Skills Open

A collection of open-source, pre-built skills and modular components for AI coding agents (like Claude Code, OpenClaw) to perform real-world actions, powered by the Pika Developer API.

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 Pika-Labs/Pika-Skills
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
LangChain
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 1 次
  2. Microsoft Power Automate · 被推荐 1 次
  3. Zapier · 被推荐 1 次
  4. IFTTT (If This Then That) · 被推荐 1 次
  5. Apache Airflow · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to extend my AI assistant's capabilities with pre-defined, modular tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. Microsoft Power Automate
    3. Zapier
    4. IFTTT (If This Then That)
    5. Apache Airflow
    6. AWS Step Functions
    7. n8n

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 Pika-Labs/Pika-Skills。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find open-source components for AI agents to perform real-world actions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain (langchain-ai/langchain)
    2. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    3. Hugging Face Agents (huggingface/transformers)
    4. AutoGPT (Significant-Gravitas/AutoGPT)
    5. BabyAGI (yoheinakajima/babyagi)
    6. Playwright (microsoft/playwright)
    7. Selenium (SeleniumHQ/selenium)
    8. Toolformer

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 Pika-Labs/Pika-Skills。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
    fail

    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 Pika-Labs/Pika-Skills?
    pass
    AI 明确点名了 Pika-Labs/Pika-Skills

    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 Pika-Labs/Pika-Skills in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Pika-Labs/Pika-Skills

    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 Pika-Labs/Pika-Skills solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Pika-Labs/Pika-Skills

    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 Pika-Labs/Pika-Skills 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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