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REPOGEO 报告 · LITE

Acmesec/theAIMythbook

默认分支 master · commit 1b670a9c · 扫描时间 2026/6/27 06:16:58

星标 1,303 · Fork 131

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 3 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
23 /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 0 · 失败 1
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 Acmesec/theAIMythbook 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    ai-security, large-language-models, llm-security, prompt-engineering, ai-guidelines, cybersecurity, ai-applications, knowledge-base
  • highlicense#2
    Add a standard open-source license file

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected)
    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file containing the text of the `MIT License`.
  • mediumreadme#3
    Add a concise English summary to the README

    原因：

    当前
    The README starts with `# Ai迷思录（应用与安全指南）`.
    复制粘贴的修复
    Add the following line at the very top of the README: `This repository serves as a comprehensive knowledge base and guide on AI application and security, debunking common myths and providing practical insights for large language models.`

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 Acmesec/theAIMythbook
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
AWS S3
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. AWS S3 · 被推荐 1 次
  2. Azure Blob Storage · 被推荐 1 次
  3. Google Cloud Storage · 被推荐 1 次
  4. HashiCorp Vault · 被推荐 1 次
  5. Databricks Unity Catalog · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are essential security guidelines for developing and deploying large AI models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. AWS S3
    2. Azure Blob Storage
    3. Google Cloud Storage
    4. HashiCorp Vault
    5. Databricks Unity Catalog
    6. MLflow Model Registry (mlflow/mlflow)
    7. Git
    8. GitHub
    9. GitLab
    10. Bitbucket
    11. Docker Content Trust
    12. Notary (theupdateframework/notary)
    13. TUF (The Update Framework) (theupdateframework/tuf)
    14. OpenVEX
    15. NVIDIA Triton Inference Server (triton-inference-server/server)
    16. Kubernetes (kubernetes/kubernetes)
    17. Istio (istio/istio)
    18. Linkerd (linkerd/linkerd2)
    19. Cloudflare Workers AI
    20. AWS SageMaker Endpoints
    21. Guardrails AI (guardrails-ai/guardrails)
    22. Snyk
    23. Dependabot
    24. Trivy (aquasecurity/trivy)
    25. Prometheus (prometheus/prometheus)
    26. Grafana (grafana/grafana)
    27. ELK Stack
    28. Splunk
    29. ART - Adversarial Robustness Toolbox by IBM (Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox)
    30. CleverHans (cleverhans-lab/cleverhans)
    31. Wiz
    32. Orca Security
    33. AWS Security Hub
    34. Azure Security Center
    35. Google Cloud Security Command Center
    36. SHAP (shap/shap)
    37. LIME (marcotcr/lime)
    38. Google Cloud Explainable AI
    39. IBM AI Fairness 360 (Trusted-AI/AIF360)
    40. Google's What-If Tool (PAIR-code/what-if-tool)
    41. Google's Differential Privacy library (google/differential-privacy)
    42. Opacus by Meta (pytorch/opacus)
    43. Microsoft SEAL (microsoft/SEAL)
    44. TenSEAL (OpenMined/TenSEAL)
    45. Apache Atlas (apache/atlas)
    46. Collibra

    AI 推荐了 46 个替代方案，却始终没点名 Acmesec/theAIMythbook。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How to design and optimize prompts for large language models effectively?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI Playground / API
    2. LangChain
    3. Guidance
    4. PromptPerfect
    5. Weights & Biases (W&B Prompts)
    6. Humanloop
    7. DSPy

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 Acmesec/theAIMythbook。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
    fail

    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 Acmesec/theAIMythbook?
    pass
    AI 明确点名了 Acmesec/theAIMythbook

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

    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 Acmesec/theAIMythbook solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 Acmesec/theAIMythbook —— 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？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 Acmesec/theAIMythbook 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