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REPOGEO 报告 · LITE

patrick-kidger/lineax

默认分支 main · commit 11e95fbe · 扫描时间 2026/6/4 20:42:15

星标 550 · Fork 39

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 patrick-kidger/lineax 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
  • highabout#1
    Update About description to highlight specialization

    原因：

    当前
    Linear solvers in JAX and Equinox.
    复制粘贴的修复
    High-performance, JAX-native library for differentiable linear solves and least squares, specializing in matrix-free methods and iterative solvers.
  • hightopics#2
    Add more specific topics for better categorization

    原因：

    当前
    equinox, jax, linear-algebra
    复制粘贴的修复
    equinox, jax, linear-algebra, differentiable-programming, numerical-linear-algebra, matrix-free, iterative-solvers
  • mediumhomepage#3
    Add homepage URL to About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://docs.kidger.site/lineax

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 patrick-kidger/lineax
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
google/jax
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. google/jax · 被推荐 2 次
  2. jax.numpy.linalg · 被推荐 1 次
  3. jax.scipy.linalg · 被推荐 1 次
  4. scipy.sparse.linalg.cg · 被推荐 1 次
  5. scipy.sparse.linalg.minres · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to perform efficient linear solves and least squares within a JAX environment?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. jax.numpy.linalg
    2. jax.scipy.linalg
    3. scipy.sparse.linalg.cg
    4. scipy.sparse.linalg.minres
    5. jaxopt
    6. jaxopt.LBFGS
    7. jaxopt.GradientDescent
    8. jaxopt.linear_solve.solve_cg
    9. optax
    10. optax.adam
    11. optax.sgd

    AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 patrick-kidger/lineax。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a Python library for numerically stable gradients through linear least squares in JAX.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. jax.numpy.linalg.lstsq (google/jax)
    2. JAXopt (google/jaxopt)
    3. Optax (deepmind/optax)
    4. jax.numpy.linalg.qr (google/jax)

    AI 推荐了 4 个替代方案，却始终没点名 patrick-kidger/lineax。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 patrick-kidger/lineax?
    pass
    AI 明确点名了 patrick-kidger/lineax

    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 patrick-kidger/lineax in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 patrick-kidger/lineax

    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 patrick-kidger/lineax solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 patrick-kidger/lineax

    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 patrick-kidger/lineax 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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  • 优先行动项8，轻量 3