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REPOGEO 报告 · LITE

magicyuan876/mineru-tianshu

默认分支 main · commit 4a3710ab · 扫描时间 2026/6/12 09:11:53

星标 672 · Fork 99

AI 可见性总分
27 /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
1 / 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 magicyuan876/mineru-tianshu 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
    Add a clear, explicit opening sentence to the README

    原因：

    当前
    The README currently starts with a centered H1 and a bold subtitle, followed by a list of features.
    复制粘贴的修复
    After the H1 and bold subtitle, add: 'Tianshu (天枢) is an enterprise-grade AI data preprocessing platform designed for multi-modal information extraction and document conversion, specifically for AI assistants and large language models.'
  • mediumtopics#2
    Expand repository topics to include broader categories

    原因：

    当前
    deepseek-ocr, markitdown, mcp-server, mineru, paddleocr-vl, pdf-converter
    复制粘贴的修复
    ai-data-preprocessing, document-processing, multi-modal-ai, llm-data-preparation, ocr, pdf-to-markdown, office-to-markdown, fastapi, vue3, enterprise-ai, data-extraction, mcp-protocol
  • mediumabout#3
    Rephrase the repository description to emphasize core purpose

    原因：

    当前
    天枢 - 企业级 AI 一站式数据预处理平台 | PDF/Office转Markdown | 支持MCP协议AI助手集成 | Vue3+FastAPI全栈方案 | 文档解析 | 多模态信息提取
    复制粘贴的修复
    天枢 - 企业级AI数据预处理平台，专注于PDF/Office转Markdown、多模态信息提取与文档解析，支持MCP协议AI助手集成。基于Vue3+FastAPI的全栈解决方案。

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 magicyuan876/mineru-tianshu
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
Apache Tika
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Apache Tika · 被推荐 1 次
  2. Pandoc · 被推荐 1 次
  3. Unstructured.io · 被推荐 1 次
  4. Microsoft Azure AI Document Intelligence · 被推荐 1 次
  5. Google Cloud Document AI · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What's a robust enterprise solution for converting various document types to Markdown for AI processing?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Apache Tika
    2. Pandoc
    3. Unstructured.io
    4. Microsoft Azure AI Document Intelligence
    5. Google Cloud Document AI
    6. AWS Textract

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 magicyuan876/mineru-tianshu。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking an AI data preprocessing platform with multi-modal information extraction using FastAPI and Vue3.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Label Studio
    2. Argilla
    3. SuperAnnotate
    4. V7
    5. Prodigy
    6. CVAT

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 magicyuan876/mineru-tianshu。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 magicyuan876/mineru-tianshu?
    pass
    AI 未点名 magicyuan876/mineru-tianshu —— 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 magicyuan876/mineru-tianshu in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 magicyuan876/mineru-tianshu

    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 magicyuan876/mineru-tianshu solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 magicyuan876/mineru-tianshu —— 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 magicyuan876/mineru-tianshu 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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magicyuan876/mineru-tianshu — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

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  • 优先行动项8，轻量 3