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REPOGEO 报告 · LITE

confident-ai/deepteam

默认分支 main · commit a21efde6 · 扫描时间 2026/5/8 12:26:59

星标 1,686 · Fork 258

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 confident-ai/deepteam 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
    Strengthen the README's opening problem statement

    原因:

    当前
    **DeepTeam** is a simple-to-use, open-source red teaming framework for LLM systems.
    复制粘贴的修复
    **DeepTeam** is the open-source, end-to-end framework for **LLM red teaming**, designed to systematically uncover and mitigate security vulnerabilities, biases, and safety risks in large language models and their applications. It provides a comprehensive toolkit for adversarial testing, ensuring your LLM systems are robust and secure before deployment.
  • mediumtopics#2
    Expand topics to include more specific LLM security and evaluation terms

    原因:

    当前
    hacktoberfest, llm-guardrails, llm-red-teaming, llm-safety, python
    复制粘贴的修复
    hacktoberfest, llm-guardrails, llm-red-teaming, llm-safety, python, llm-security, llm-vulnerabilities, ai-safety-evaluation, adversarial-testing
  • lowcomparison#3
    Add a 'Comparison to Alternatives' section in README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## 🚀 Comparison to Alternatives
    
    DeepTeam is purpose-built for comprehensive **LLM red teaming**, offering a dedicated framework for adversarial testing. While tools like NeMo Guardrails focus on runtime policy enforcement and Garak/LLM Guard provide specific vulnerability checks, DeepTeam provides an end-to-end system for discovering and managing a wide range of LLM risks through systematic attack generation and evaluation.

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 confident-ai/deepteam
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
NeMo Guardrails
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. NeMo Guardrails · 被推荐 2 次
  2. Garak · 被推荐 1 次
  3. LLM Guard · 被推荐 1 次
  4. OWASP Top 10 for LLMs · 被推荐 1 次
  5. PromptInject · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I systematically test my large language model for potential security vulnerabilities?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Garak
    2. LLM Guard
    3. OWASP Top 10 for LLMs
    4. NeMo Guardrails
    5. PromptInject
    6. LangChain Security Modules

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What open-source frameworks help evaluate and improve the safety of LLM applications?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Giskard
    2. LangChain
    3. NeMo Guardrails
    4. OpenAI Evals
    5. Ragas

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 confident-ai/deepteam。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 confident-ai/deepteam?
    pass
    AI 明确点名了 confident-ai/deepteam

    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 confident-ai/deepteam in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 confident-ai/deepteam

    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 confident-ai/deepteam solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 confident-ai/deepteam

    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 confident-ai/deepteam 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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