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REPOGEO 报告 · LITE

mybigday/llama.rn

默认分支 main · commit 4f915f5e · 扫描时间 2026/6/14 13:07:16

星标 971 · Fork 103

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 mybigday/llama.rn 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
    Strengthen README's opening statement for category clarity

    原因:

    当前
    # llama.rn
    
    React Native binding of llama.cpp - LLM inference in C/C++
    复制粘贴的修复
    # llama.rn: On-Device LLM Inference for React Native (powered by llama.cpp)
    
    Seamlessly integrate and run large language models directly within your React Native applications, leveraging C/C++ performance and GPU/NPU acceleration.
  • highhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://www.npmjs.com/package/llama.rn/
  • mediumreadme#3
    Add a 'Why llama.rn?' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## Why llama.rn?
    
    While general-purpose ML frameworks like TensorFlow Lite or ONNX Runtime offer on-device inference, `llama.rn` is purpose-built for **React Native applications** and **Large Language Models**. It provides:
    
    *   **Direct React Native Integration:** Optimized bindings for seamless development within your existing React Native projects.
    *   **LLM-Specific Features:** Built-in support for multimodal models, parallel decoding, tool calling, and grammar sampling, tailored for modern LLM use cases.
    *   **On-Device Performance:** Leverages `llama.cpp` for efficient, accelerated inference directly on iOS (Metal) and Android (Hexagon NPU), ensuring privacy and offline capability.

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 mybigday/llama.rn
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
MLC LLM
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. MLC LLM · 被推荐 2 次
  2. ONNX Runtime · 被推荐 2 次
  3. TensorFlow Lite · 被推荐 2 次
  4. Core ML · 被推荐 2 次
  5. optimum · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I run large language models directly on a React Native mobile app?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. MLC LLM
    2. ONNX Runtime
    3. optimum
    4. Hugging Face
    5. TensorFlow Lite
    6. Core ML
    7. Android NNAPI
    8. WebAssembly
    9. WebView

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 mybigday/llama.rn。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a React Native library to perform on-device LLM inference with GPU acceleration.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. MLC LLM
    2. react-native-pytorch-core
    3. TensorFlow Lite
    4. ONNX Runtime
    5. Core ML
    6. NNAPI

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 mybigday/llama.rn。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 mybigday/llama.rn?
    pass
    AI 明确点名了 mybigday/llama.rn

    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 mybigday/llama.rn in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 mybigday/llama.rn

    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 mybigday/llama.rn solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 mybigday/llama.rn

    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 mybigday/llama.rn 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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