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REPOGEO 报告 · LITE

chekusu/wanman

默认分支 main · commit 4ae3e7e6 · 扫描时间 2026/6/8 22:23:07

星标 630 · Fork 101

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 chekusu/wanman 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 H1 and opening sentence to specify category

    原因:

    当前
    # wanman
    
    **English** | [中文](README.zh.md) | [日本語](README.ja.md)
    
    Agent Matrix framework — run a supervised network of Claude Code or Codex agents that collaborate on your machine.
    复制粘贴的修复
    # wanman: Local AI Agent Orchestration Framework
    
    **English** | [中文](README.zh.md) | [日本語](README.ja.md)
    
    wanman is an open-source local-mode AI agent orchestration framework. It runs a supervised network of Claude Code or Codex agents on your machine, coordinating autonomous multi-agent workflows, task execution, and artifact generation.
  • mediumtopics#2
    Expand repository topics with broader AI agent terms

    原因:

    当前
    agent, claude-code, codex, llm
    复制粘贴的修复
    ai-agents, multi-agent-system, agent-orchestration, llm-agents, workflow-automation, local-ai, claude-code, codex, llm
  • mediumcomparison#3
    Add a 'Comparison' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## wanman vs. Other AI Agent Frameworks
    
    Unlike general-purpose LLM orchestration libraries such as LangChain or LlamaIndex, wanman focuses specifically on *local-mode, supervised multi-agent execution* with strong isolation guarantees. While tools like AutoGen and CrewAI also facilitate multi-agent collaboration, wanman emphasizes running agents as isolated CLI subprocesses with per-agent worktrees, providing a robust and reproducible environment for autonomous workflows.

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 chekusu/wanman
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
LlamaIndex
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LlamaIndex · 被推荐 2 次
  2. AutoGen · 被推荐 2 次
  3. CrewAI · 被推荐 2 次
  4. Open Interpreter · 被推荐 2 次
  5. LangChain · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Need an open-source framework to manage collaborative AI agent workflows on my machine.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LangChain
    2. LlamaIndex
    3. AutoGen
    4. Haystack
    5. CrewAI
    6. Open Interpreter

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 chekusu/wanman。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How to run and supervise multiple autonomous language model agents locally?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. AutoGen
    2. CrewAI
    3. LangChain Agents
    4. LlamaIndex
    5. Haystack Agents
    6. Open Interpreter

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 chekusu/wanman。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 chekusu/wanman?
    pass
    AI 明确点名了 chekusu/wanman

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

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

    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 chekusu/wanman 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)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/chekusu/wanman.svg)](https://repogeo.com/zh/r/chekusu/wanman)
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