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REPOGEO 报告 · LITE

SmartFlowAI/EmoLLM

默认分支 main · commit 955155bb · 扫描时间 2026/6/20 11:12:06

星标 1,750 · Fork 222

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

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 SmartFlowAI/EmoLLM 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 statement to emphasize 'framework' and 'toolkit'

    原因：

    当前
    **EmoLLM** 是一系列能够支持 **理解用户-支持用户-帮助用户** 心理健康辅导链路的心理健康大模型，由 `LLM`指令微调而来，欢迎大家star~⭐⭐。
    复制粘贴的修复
    **EmoLLM** 是一个全面的开源框架和工具包，专为构建、微调和部署心理健康领域的大语言模型（LLMs）而设计。它支持从数据准备、预训练、指令微调到评估和部署的完整心理健康辅导LLM开发链路，欢迎大家star~⭐⭐。
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics and correct typo

    原因：

    当前
    dataset, depoly, evaluation, llm, post-training, the-big-model-of-mental-health
    复制粘贴的修复
    dataset, deploy, evaluation, llm, post-training, the-big-model-of-mental-health, mental-health-ai, llm-framework, llm-toolkit, fine-tuning, llm-deployment
  • lowabout#3
    Refine the repository description to include 'framework' and 'toolkit'

    原因：

    当前
    心理健康大模型 (LLM x Mental Health), Pre & Post-training & Dataset & Evaluation & Depoly & RAG, with InternLM / Qwen / Baichuan / DeepSeek / Mixtral / LLama / GLM series models
    复制粘贴的修复
    一个全面的心理健康大模型（LLM x Mental Health）开源框架和工具包，涵盖预训练、指令微调、数据集、评估、部署和RAG，支持InternLM / Qwen / Baichuan / DeepSeek / Mixtral / LLama / GLM系列模型。

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 SmartFlowAI/EmoLLM
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
Prodigy
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Prodigy · 被推荐 2 次
  2. Hugging Face Inference Endpoints · 被推荐 2 次
  3. Azure Machine Learning · 被推荐 2 次
  4. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  5. PyTorch · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What tools are available for building large language models focused on mental health support?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. PyTorch
    3. TensorFlow
    4. DeepSpeed
    5. FSDP (Fully Sharded Data Parallel)
    6. Prodigy
    7. Label Studio
    8. Doccano
    9. Hugging Face Inference Endpoints
    10. TGI (Text Generation Inference)
    11. NVIDIA Triton Inference Server
    12. Kubernetes
    13. Docker
    14. IBM AI Fairness 360 (AIF360)
    15. Google's What-If Tool (WIT)
    16. Microsoft Fairlearn
    17. AWS (Amazon Web Services)
    18. EC2
    19. S3
    20. SageMaker
    21. Google Cloud Platform (GCP)
    22. Compute Engine
    23. Cloud Storage
    24. Vertex AI
    25. BigQuery
    26. Microsoft Azure
    27. Azure Virtual Machines
    28. Azure Blob Storage
    29. Azure Machine Learning
    30. Cognitive Services

    AI 推荐了 30 个替代方案，却始终没点名 SmartFlowAI/EmoLLM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I fine-tune and deploy an LLM for psychological counseling, including data and evaluation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. GPT-4
    2. Claude 3 Opus
    3. Mistral Large
    4. Llama 3 70B
    5. CounselChat Dataset
    6. Argilla (argilla-io/argilla)
    7. Prodigy
    8. Label Studio (heartexlabs/label-studio)
    9. Llama 3 8B
    10. Mistral 7B
    11. Mixtral 8x7B
    12. Gemma 7B
    13. Gemma 2B
    14. Falcon 40B
    15. Falcon 7B
    16. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    17. PEFT Library (huggingface/peft)
    18. Axolotl (OpenAccess-AI-Collective/axolotl)
    19. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    20. ROUGE
    21. BLEU
    22. BERTScore (Tiiiger/bert_score)
    23. MoverScore (AIPHES/MoverScore)
    24. Amazon Mechanical Turk
    25. Appen
    26. Scale AI
    27. Hugging Face Evaluate Library (huggingface/evaluate)
    28. Google's Perspective API
    29. AWS SageMaker
    30. Google Cloud Vertex AI
    31. Azure Machine Learning
    32. Hugging Face Inference Endpoints
    33. NVIDIA Triton Inference Server (triton-inference-server/server)
    34. vLLM (vllm-project/vllm)
    35. Ollama (ollama/ollama)
    36. FastAPI (tiangolo/fastapi)
    37. Flask (pallets/flask)
    38. PyTorch (pytorch/pytorch)
    39. bitsandbytes (TimDettmers/bitsandbytes)
    40. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    41. TensorRT

    AI 推荐了 41 个替代方案，却始终没点名 SmartFlowAI/EmoLLM。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 SmartFlowAI/EmoLLM?
    pass
    AI 明确点名了 SmartFlowAI/EmoLLM

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

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

    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 SmartFlowAI/EmoLLM 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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