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REPOGEO 报告 · LITE

rdragos/awesome-mpc

默认分支 main · commit 18b3f86e · 扫描时间 2026/5/25 10:27:53

星标 1,975 · Fork 281

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 rdragos/awesome-mpc 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 opening to emphasize 'awesome list' type

    原因：

    当前
    Multiparty computation (MPC) allows several parties to jointly compute on secrets without revealing them. This list is designed to be a central place where everyone can find open-source software designed for MPC as well as introductory material to this topic.
    复制粘贴的修复
    This is an awesome list dedicated to Multi-Party Computation (MPC), a field that allows several parties to jointly compute on secrets without revealing them. It serves as a central hub for open-source MPC software and introductory materials.
  • hightopics#2
    Add 'awesome-list' topic

    原因：

    当前
    crypto, multiparty-computation, secure-computation
    复制粘贴的修复
    crypto, multiparty-computation, secure-computation, awesome-list
  • mediumlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with your chosen open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0).

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 rdragos/awesome-mpc
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
MP-SPDZ
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. MP-SPDZ · 被推荐 2 次
  2. SCALE-MAMBA · 被推荐 2 次
  3. Concrete-ML · 被推荐 1 次
  4. EMP-toolkit · 被推荐 1 次
  5. libOTe · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find open-source libraries for secure multi-party computation development?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MP-SPDZ
    2. Concrete-ML
    3. SCALE-MAMBA
    4. EMP-toolkit
    5. libOTe
    6. aby

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 rdragos/awesome-mpc。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best frameworks and tools for learning multi-party computation concepts?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MP-SPDZ
    2. FHE-SPDZ
    3. SCALE-MAMBA
    4. ABY
    5. MOTION
    6. Obliv-C
    7. Sharemind

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 rdragos/awesome-mpc。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 rdragos/awesome-mpc?
    pass
    AI 未点名 rdragos/awesome-mpc —— 很可能在说另一个项目

    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 rdragos/awesome-mpc in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 rdragos/awesome-mpc

    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 rdragos/awesome-mpc solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 rdragos/awesome-mpc

    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 rdragos/awesome-mpc 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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  • 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