RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

agencyenterprise/PromptInject

默认分支 main · commit 2928a719 · 扫描时间 2026/6/17 09:37:31

星标 500 · Fork 52

AI 可见性总分
63 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #3.0
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
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 agencyenterprise/PromptInject 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 H1 and opening paragraph to emphasize evaluation framework

    原因:

    当前
    # PromptInject
    
    **Paper: Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models**
    
    ## Abstract
    复制粘贴的修复
    # PromptInject: A Framework for Quantitatively Evaluating LLM Robustness to Adversarial Prompt Attacks
    
    PromptInject provides a modular framework to systematically analyze and measure the resilience of large language models against various prompt injection techniques, helping developers and security teams assess AI safety and alignment.
    
    **Paper: Ignore Previous Prompt: Attack Techniques For Language Models**
    
    ## Abstract
  • mediumreadme#2
    Add a 'Quick Start' or 'How to Use' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## Quick Start
    
    To begin evaluating your LLMs with PromptInject, follow these steps:
    
    1.  **Installation:** `pip install promptinject`
    2.  **Basic Usage:** [Provide a minimal code example demonstrating a simple attack or evaluation run]
    3.  **Configuration:** [Briefly mention how to configure different attack types or LLMs]
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2211.09528

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 agencyenterprise/PromptInject
平均排名
#3.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
9%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
llm-garak/garak
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. llm-garak/garak · 被推荐 1 次
  2. Confidential AI · 被推荐 1 次
  3. microsoft/guidance · 被推荐 1 次
  4. OWASP/owasp-llm-top-10 · 被推荐 1 次
  5. microsoft/AdvGLUE · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to evaluate large language model robustness against prompt injection attacks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Garak (llm-garak/garak)
    2. Confidential AI
    3. Microsoft Guidance (microsoft/guidance)
    4. OWASP LLM Top 10 Project (OWASP/owasp-llm-top-10)
    5. Adversarial GLUE (microsoft/AdvGLUE)

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 agencyenterprise/PromptInject。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tools for assessing AI safety and alignment against adversarial prompt attacks?
    你:第 3 位
    AI 推荐顺序:
    1. Garak
    2. Adversarial Robustness Toolbox (ART)
    3. PromptInject ← 你
    4. OpenAI Evals
    5. Surge AI
    6. Scale AI
    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 agencyenterprise/PromptInject?
    pass
    AI 明确点名了 agencyenterprise/PromptInject

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

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

    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 agencyenterprise/PromptInject 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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