RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

vitoplantamura/OnnxStream

默认分支 master · commit 9f546390 · 扫描时间 2026/5/11 18:06:49

星标 2,075 · Fork 93

AI 可见性总分
40 /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 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 vitoplantamura/OnnxStream 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 H1 and opening paragraph to highlight core differentiator

    原因：

    当前
    # OnnxStream

The challenge is to run Stable Diffusion 1.5...
    复制粘贴的修复
    # OnnxStream: Lightweight ONNX Inference for Extreme Edge & Embedded Systems

OnnxStream is a lightweight inference library for ONNX files, written in C++, designed for extreme resource-constrained environments. It can run Stable Diffusion XL 1.0 on a Raspberry Pi Zero 2 (or in 298MB of RAM) but also Mistral 7B on desktops and servers. It supports ARM, x86, WASM, and RISC-V, and is accelerated by XNNPACK. Python, C#, and JS (WASM) bindings are available.
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics for edge/embedded AI

    原因：

    当前
    llama, machine-learning, mistral, onnx, raspberry-pi, stable-diffusion, tinyml, wasm, webassembly, whisper, yolov8
    复制粘贴的修复
    llama, machine-learning, mistral, onnx, raspberry-pi, stable-diffusion, tinyml, wasm, webassembly, whisper, yolov8, embedded, edge-ai, microcontrollers
  • lowreadme#3
    Clarify license terms in the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    ## License

OnnxStream is licensed under [State the specific license(s) here, e.g., 'a custom license combining X and Y' or 'the terms outlined in the LICENSE file']. Please refer to the LICENSE file for full details.

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 vitoplantamura/OnnxStream
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
TensorFlow Lite
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. TensorFlow Lite · 被推荐 2 次
  2. ONNX Runtime · 被推荐 2 次
  3. MNN · 被推荐 2 次
  4. NCNN · 被推荐 1 次
  5. TNN · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking a lightweight inference library for complex AI models on resource-constrained hardware.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. TensorFlow Lite
    2. ONNX Runtime
    3. NCNN
    4. MNN
    5. TNN
    6. OpenVINO Toolkit

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are good options for deploying AI models with C++, Python, and WebAssembly support?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ONNX Runtime
    2. OpenVINO
    3. TensorFlow Lite
    4. PyTorch Mobile
    5. TVM
    6. MNN
    7. WebNN API

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 vitoplantamura/OnnxStream。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
    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 vitoplantamura/OnnxStream?
    pass
    AI 明确点名了 vitoplantamura/OnnxStream

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

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

    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 vitoplantamura/OnnxStream 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/vitoplantamura/OnnxStream.svg)](https://repogeo.com/zh/r/vitoplantamura/OnnxStream)
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