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REPOGEO 报告 · LITE

mayocream/koharu

默认分支 main · commit 271c43e0 · 扫描时间 2026/5/24 19:27:05

星标 4,460 · Fork 239

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 mayocream/koharu 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
    Clarify the project's unique identity in the README's opening

    原因：

    当前
    <h1 align="center">Koharu</h1>

<p align="center">ML-powered manga translator, written in <b>Rust</b>.</p>
    复制粘贴的修复
    <h1 align="center">Koharu: ML-powered Manga Translator</h1>

<p align="center">The definitive <b>Rust</b>-based, local-first desktop application for automating manga translation.</p>
  • highabout#2
    Enhance the repository description for clarity and uniqueness

    原因：

    当前
    ML-powered manga translator, written in Rust.
    复制粘贴的修复
    Koharu is a local-first, ML-powered desktop application for automating manga translation, built entirely in Rust with Tauri.
  • mediumreadme#3
    Integrate user-centric keywords into the README's introductory section

    原因：

    当前
    Koharu introduces a local-first workflow for manga translation, utilizing the power of ML to automate the process. It combines the capabilities of object detection, OCR, inpainting, and LLMs to create a seamless translation experience.
    复制粘贴的修复
    Koharu introduces a local-first workflow for **AI-powered manga translation**, utilizing the power of ML to automate the process. It combines the capabilities of **automatic text detection**, **OCR for manga dialogue**, **inpainting for text removal**, and **LLMs for translation** to create a seamless **desktop translation experience**.

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 mayocream/koharu
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
OpenCV
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. OpenCV · 被推荐 2 次
  2. Hugging Face Transformers · 被推荐 2 次
  3. PaddleOCR · 被推荐 2 次
  4. Manga Translator · 被推荐 1 次
  5. Google Cloud Vision API · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to automate manga translation using machine learning and computer vision?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Manga Translator
    2. Google Cloud Vision API
    3. Google Translate API
    4. OpenCV
    5. Tesseract OCR
    6. MarianMT
    7. Hugging Face Transformers
    8. DeepL API
    9. PaddleOCR
    10. NLLB-200
    11. LaMa
    12. GLIDE
    13. Adobe Photoshop
    14. Pillow (PIL)
    15. ImageMagick

    AI 推荐了 15 个替代方案，却始终没点名 mayocream/koharu。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a Rust-based desktop application for AI-powered image text translation.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Tauri
    2. Tesseract
    3. tesseract-sys
    4. tesseract-rs
    5. rust-bert
    6. candle
    7. Slint
    8. egui
    9. Druid
    10. Python
    11. C++
    12. pyo3
    13. OpenCV
    14. PaddleOCR
    15. EasyOCR
    16. Hugging Face Transformers
    17. PyTorch
    18. TensorFlow
    19. tract

    AI 推荐了 19 个替代方案，却始终没点名 mayocream/koharu。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 mayocream/koharu?
    pass
    AI 明确点名了 mayocream/koharu

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

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

    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 mayocream/koharu 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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