RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

revfactory/harness-100

默认分支 main · commit 8e8d35c6 · 扫描时间 2026/6/5 09:12:49

星标 910 · Fork 321

AI 可见性总分
30 /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
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 revfactory/harness-100 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

2 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
    Add a concise repository description

    原因：

    复制粘贴的修复
    A collection of 100 production-grade AI agent team harnesses for Claude Code, covering 10 domains in both English and Korean.
  • highreadme#2
    Clarify the README's opening sentence to emphasize AI agents

    原因：

    当前
    # Harness 100

Production-grade agent team harness collection for Claude Code.
    复制粘贴的修复
    # Harness 100

This repository provides a collection of 100 production-grade AI agent team harnesses for Claude Code.

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 revfactory/harness-100
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
Hugging Face Hub
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Hugging Face Hub · 被推荐 1 次
  2. LangChain Hub · 被推荐 1 次
  3. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  4. openai/openai-cookbook · 被推荐 1 次
  5. Weights & Biases · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to find pre-built AI agent configurations for various production-grade tasks?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Hub
    2. LangChain Hub
    3. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    4. OpenAI Cookbook (openai/openai-cookbook)
    5. Weights & Biases
    6. Microsoft Semantic Kernel (microsoft/semantic-kernel)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 revfactory/harness-100。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are some frameworks for deploying multi-domain AI agent teams with international language support?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. Microsoft Semantic Kernel
    3. Haystack
    4. AutoGen
    5. LlamaIndex
    6. Rasa

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 revfactory/harness-100。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 revfactory/harness-100?
    pass
    AI 明确点名了 revfactory/harness-100

    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 revfactory/harness-100 in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 revfactory/harness-100

    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 revfactory/harness-100 solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 revfactory/harness-100

    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 revfactory/harness-100 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）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/revfactory/harness-100.svg)](https://repogeo.com/zh/r/revfactory/harness-100)
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  • 优先行动项8，轻量 3