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REPOGEO 报告 · LITE

btahir/open-deep-research

默认分支 main · commit 3da9abdb · 扫描时间 2026/5/13 07:37:48

星标 2,136 · Fork 198

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 btahir/open-deep-research 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 clearly state its category and unique value

    原因:

    当前
    A powerful open-source research assistant that generates comprehensive AI-powered reports from web search results. Unlike other Deep Research solutions, it provides seamless integration with multiple AI platforms including Google, OpenAI, Anthropic, DeepSeek, and even local models - giving you the freedom to choose the perfect AI model for your specific research requirements.
    复制粘贴的修复
    Open Deep Research is a powerful, open-source **AI research assistant** that generates comprehensive, customizable reports from web search results. It stands out by offering seamless integration with multiple AI platforms (Google, OpenAI, Anthropic, DeepSeek, local models) and providing a full, ready-to-use application, unlike many frameworks or commercial-only solutions.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    ai-research-assistant, report-generation, web-scraping, llm, open-source, generative-ai, multi-llm, research-tool
  • mediumreadme#3
    Add a clarifying sentence about 'Deep Research' in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Note: 'Deep Research' in this context refers to generating comprehensive, in-depth reports from web content, not to the field of deep learning.

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 btahir/open-deep-research
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
deepset-ai/haystack
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. deepset-ai/haystack · 被推荐 1 次
  2. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  3. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  4. scrapy/scrapy · 被推荐 1 次
  5. crummy/BeautifulSoup · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking an open-source tool to generate detailed AI-powered research reports from web content.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Haystack (deepset-ai/haystack)
    2. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    3. LangChain (langchain-ai/langchain)
    4. Scrapy (scrapy/scrapy)
    5. BeautifulSoup (crummy/BeautifulSoup)

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 btahir/open-deep-research。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Which AI research assistant can synthesize web results using different large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Perplexity AI
    2. Elicit
    3. Consensus
    4. ChatGPT
    5. Web Pilot
    6. Link Reader
    7. Claude
    8. You.com
    9. YouChat
    10. Bard

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 btahir/open-deep-research。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 btahir/open-deep-research?
    pass
    AI 未点名 btahir/open-deep-research —— 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 btahir/open-deep-research in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 btahir/open-deep-research

    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 btahir/open-deep-research solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 btahir/open-deep-research

    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 btahir/open-deep-research 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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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3