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REPOGEO 报告 · LITE

mlco2/codecarbon

默认分支 master · commit 5a1dae40 · 扫描时间 2026/5/16 09:26:27

星标 1,820 · Fork 280

AI 可见性总分
89 /100
健康
品类召回
2 / 2
被推荐时的平均排名 #2.0
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 mlco2/codecarbon 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
    Reposition README H1 and opening sentence to specify software/ML focus

    原因:

    当前
    # Track & reduce CO₂ emissions from your local computing
    Estimate and track carbon emissions from your computer, quantify and analyze their impact.
    复制粘贴的修复
    # Track & reduce CO₂ emissions from your local software & ML computations
    Estimate and track carbon emissions from your software and machine learning workloads running on your local computer, and quantify their environmental impact.
  • mediumreadme#2
    Add a 'Comparison' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## How CodeCarbon Compares
    CodeCarbon focuses on estimating carbon emissions directly from your software and machine learning workloads running on local hardware. Unlike generic hardware monitoring tools (e.g., Intel Power Gadget, AMD uProf) which provide raw power consumption metrics, CodeCarbon translates these into CO₂ emissions and provides a Pythonic API for easy integration into your development workflow. It also complements grid intensity APIs (e.g., Electricity Maps API, WattTime API) by providing the computation-specific usage data, allowing for a more complete picture of your carbon footprint.
  • lowtopics#3
    Add more specific topics for ML and green software

    原因:

    当前
    ai-ethics, carbon-emissions, carbon-footprint, co2-emissions, energy-consumption, energy-efficiency, fairness, sustainability
    复制粘贴的修复
    ai-ethics, carbon-emissions, carbon-footprint, co2-emissions, energy-consumption, energy-efficiency, fairness, sustainability, machine-learning-sustainability, green-software

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
2 / 2
100% 的问题里出现了 mlco2/codecarbon
平均排名
#2.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
9%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Intel Power Gadget
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Intel Power Gadget · 被推荐 2 次
  2. Green Algorithms · 被推荐 1 次
  3. AMD uProf · 被推荐 1 次
  4. Electricity Maps API · 被推荐 1 次
  5. WattTime API · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I monitor and reduce the carbon footprint of my local machine learning computations?
    你:第 1 位
    AI 推荐顺序:
    1. CodeCarbon ← 你
    2. Green Algorithms
    3. Intel Power Gadget
    4. AMD uProf
    5. Electricity Maps API
    6. WattTime API
    7. NVIDIA Management Library (NVML)
    8. AMD ROCm System Management Interface (SMI)
    9. PyJoules
    10. MobileNet
    11. EfficientNet
    12. Google Cloud
    13. AWS
    14. AWS Cost Explorer
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help developers measure and optimize energy consumption for sustainable software development?
    你:第 3 位
    AI 推荐顺序:
    1. Intel Power Gadget
    2. Scaphandre
    3. CodeCarbon ← 你
    4. Green Metrics Tool (GMT)
    5. Perf (Linux Performance Events)
    6. AWS CloudWatch
    7. Azure Monitor
    8. Google Cloud Operations
    9. Joule (by Microsoft Research)
    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 mlco2/codecarbon?
    pass
    AI 明确点名了 mlco2/codecarbon

    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 mlco2/codecarbon in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 mlco2/codecarbon

    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 mlco2/codecarbon solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 mlco2/codecarbon

    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 mlco2/codecarbon 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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