RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

lijigang/prompts

默认分支 main · commit 4d8a5915 · 扫描时间 2026/6/9 03:22:22

星标 793 · Fork 85

AI 可见性总分
35 /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
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 lijigang/prompts 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    prompts, prompt-engineering, large-language-models, llm, chatgpt, gpt, ai-prompts, structured-prompts, prompt-collection, reasoning-prompts
  • highreadme#2
    Add a clear, concise introductory sentence to the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    在README的标题下方添加此句: 这是一个结构化Prompt的精选集合，旨在帮助用户为各种大语言模型生成高质量输出。
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://www.lijigang.com/posts/chatgpt-prompt-structure/

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 lijigang/prompts
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
LangChain
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 1 次
  2. LlamaIndex · 被推荐 1 次
  3. PromptLayer · 被推荐 1 次
  4. Weights & Biases Prompts · 被推荐 1 次
  5. Humanloop · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Need a framework to systematically develop and manage prompts for large language models.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. LlamaIndex
    3. PromptLayer
    4. Weights & Biases Prompts
    5. Humanloop
    6. OpenAI Evals
    7. Guardrails AI

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 lijigang/prompts。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I improve the logical reasoning capabilities of my AI assistant?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. GPT-4
    2. Claude 3 Opus
    3. Gemini 1.5 Pro
    4. Llama 3
    5. Mistral 7B
    6. GSM8K
    7. MATH
    8. ReClor
    9. LogiQA
    10. Prolog
    11. Answer Set Programming (ASP)
    12. Clingo
    13. Neuro-Symbolic Concept Learner (NS-CL)
    14. AlphaCode
    15. Minerva
    16. Code Llama
    17. Self-Refine
    18. Constitutional AI

    AI 推荐了 18 个替代方案，却始终没点名 lijigang/prompts。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 lijigang/prompts?
    pass
    AI 明确点名了 lijigang/prompts

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

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

    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 lijigang/prompts 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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