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REPOGEO 报告 · LITE

pykeio/ort

默认分支 main · commit 5f997386 · 扫描时间 2026/7/1 02:46:31

星标 2,370 · Fork 249

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 2 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
68 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #3.0
规则结果
通过 2 · 警告 0 · 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 pykeio/ort 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
    Clarify that `ort` is a pure Rust library, not Python bindings

    原因:

    当前
    `ort` is a Rust interface for performing hardware-accelerated inference & training on machine learning models in the Open Neural Network Exchange (ONNX) format.
    复制粘贴的修复
    `ort` is a pure Rust library providing a high-performance interface for hardware-accelerated inference & training on machine learning models in the Open Neural Network Exchange (ONNX) format.
  • hightopics#2
    Add 'deployment' and 'application-development' topics

    原因:

    当前
    ai, ai-training, fine-tuning, inference, machine-learning, onnx, onnxruntime, rust
    复制粘贴的修复
    ai, ai-training, fine-tuning, inference, machine-learning, onnx, onnxruntime, rust, deployment, application-development
  • mediumreadme#3
    Explicitly state `ort` is the successor to `onnxruntime-rs`

    原因:

    当前
    Based on the now-inactive `onnxruntime-rs` crate, `ort` is primarily a wrapper for Microsoft's ONNX Runtime library, but offers support for other pure-Rust runtimes.
    复制粘贴的修复
    As the official successor to the now-inactive `onnxruntime-rs` crate, `ort` is primarily a wrapper for Microsoft's ONNX Runtime library, but offers support for other pure-Rust runtimes.

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 pykeio/ort
平均排名
#3.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
8%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
LaurentMazare/tch-rs
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LaurentMazare/tch-rs · 被推荐 1 次
  2. pykeio/onnxruntime-rs · 被推荐 1 次
  3. rust-tflite/tflite · 被推荐 1 次
  4. tracel-ai/burn · 被推荐 1 次
  5. huggingface/candle · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to deploy pre-trained machine learning models efficiently in a Rust application?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Tch-rs (LaurentMazare/tch-rs)
    2. ONNX Runtime (pykeio/onnxruntime-rs)
    3. TensorFlow Lite (rust-tflite/tflite)
    4. burn (tracel-ai/burn)
    5. candle (huggingface/candle)
    6. tract (sonos/tract)
    7. ndarray (rust-ndarray/ndarray)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 pykeio/ort。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a Rust library for fast, hardware-accelerated ONNX model inference and training.
    你:第 3 位
    AI 推荐顺序:
    1. tract
    2. candle
    3. ort ← 你
    4. tch-rs
    5. rust-bert
    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
    pass

  • 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 pykeio/ort?
    pass
    AI 明确点名了 pykeio/ort

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

    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 pykeio/ort solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 pykeio/ort

    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 pykeio/ort 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