REPOGEO 报告 · LITE
google-deepmind/opro
默认分支 main · commit a76bdce2 · 扫描时间 2026/6/9 17:42:43
星标 754 · Fork 93
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 google-deepmind/opro 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。
- hightopics#1Add relevant topics to the repository
原因:
复制粘贴的修复llm-as-optimizer, prompt-optimization, large-language-models, generative-ai, machine-learning, deep-learning, ai-optimization, meta-learning, prompt-engineering
- highreadme#2Reposition the README's opening paragraph to highlight OPRO's unique value
原因:
当前# Large Language Models as Optimizers This repository contains the code for the paper > Large Language Models as Optimizers > Chengrun Yang*, Xuezhi Wang, Yifeng Lu, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Denny Zhou, Xinyun Chen* [* Equal Contribution] > _arXiv: 2309.03409_
复制粘贴的修复# OPRO: Large Language Models as Optimizers This repository provides the official code for **OPRO (Optimizing Prompts for Reasoning)**, a novel framework that leverages Large Language Models *as optimizers* to iteratively generate, evaluate, and refine prompts for other LLMs. OPRO automates the discovery of effective prompts, offering a powerful alternative to manual prompt engineering for improving LLM performance on tasks like mathematical and combinatorial optimization.
- mediumabout#3Update the repository description to be more explicit about its function
原因:
当前official code for "Large Language Models as Optimizers"
复制粘贴的修复Official code for OPRO: a framework that uses Large Language Models as optimizers to automatically generate and refine prompts for other LLMs, improving performance on various tasks.
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。
- PromptPerfect · 被推荐 2 次
- LangChain · 被推荐 2 次
- Weights & Biases Prompts · 被推荐 1 次
- OpenAI Evals · 被推荐 1 次
- Humanloop · 被推荐 1 次
- 品类问题How can I automatically improve the performance of my large language model prompts?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- PromptPerfect
- Weights & Biases Prompts
- LangChain
- OpenAI Evals
- Humanloop
- Guardrails AI
- Microsoft Guidance
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 google-deepmind/opro。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What tools help use language models to refine other language model instructions?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Guidance
- LangChain
- LlamaIndex
- OpenAI API
- PromptPerfect
AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 google-deepmind/opro。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 completenesswarn
建议:
- README presencepass
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 google-deepmind/opro?passAI 明确点名了 google-deepmind/opro
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 google-deepmind/opro in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 google-deepmind/opro
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 google-deepmind/opro solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 google-deepmind/opro —— 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?
嵌入你的 GEO 徽章
把这个徽章贴进 google-deepmind/opro 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。
[](https://repogeo.com/zh/r/google-deepmind/opro)<a href="https://repogeo.com/zh/r/google-deepmind/opro"><img src="https://repogeo.com/badge/google-deepmind/opro.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
google-deepmind/opro — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 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