REPOGEO 报告 · LITE
microsoft/waza
默认分支 main · commit 76920273 · 扫描时间 2026/6/16 18:06:45
星标 1,004 · Fork 56
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 microsoft/waza 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
2 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。
- highreadme#1Reposition README H1 and add explicit status to correct AI miscategorization
原因:
当前# Waza A Go CLI for evaluating AI agent skills — scaffold eval suites, run benchmarks, and compare results across models.
复制粘贴的修复# Waza: A Go CLI for AI Agent Skill Evaluation **Waza is an actively maintained Go CLI specifically designed for evaluating and benchmarking AI agent skills and large language models.** It helps you scaffold evaluation suites, run benchmarks, and compare results across different models to improve skill quality and effectiveness.
- mediumabout#2Enhance the repository description with more keywords
原因:
当前CLI / Framework for Agent Skills - create, test, measure and improve skill quality and effectiveness
复制粘贴的修复Waza is a Go CLI and framework for evaluating AI agent skills and large language models. Create, test, measure, and improve skill quality and effectiveness through benchmarking and comparison.
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。
- Humanloop · 被推荐 2 次
- LangChain · 被推荐 1 次
- LlamaIndex · 被推荐 1 次
- Phoenix · 被推荐 1 次
- W&B Prompts · 被推荐 1 次
- 品类问题How can I systematically evaluate the quality and effectiveness of my AI agent skills?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- LangChain
- LlamaIndex
- Phoenix
- W&B Prompts
- OpenAI Evals
- Humanloop
- Ragas
- Deepchecks
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 microsoft/waza。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What tools help benchmark and compare various large language models for agent skill development?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- LangChain Evaluation (langchain-ai/langchain)
- LlamaIndex Evaluation (run-llama/llama_index)
- Humanloop
- Weights & Biases Prompts (wandb/wandb)
- MLflow (mlflow/mlflow)
- Ragas (explodinggradients/ragas)
- DeepEval (confident-ai/deepeval)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 microsoft/waza。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 microsoft/waza?passAI 明确点名了 microsoft/waza
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 microsoft/waza in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 microsoft/waza
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 microsoft/waza solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 microsoft/waza
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 microsoft/waza 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/microsoft/waza)<a href="https://repogeo.com/zh/r/microsoft/waza"><img src="https://repogeo.com/badge/microsoft/waza.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
microsoft/waza — 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