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REPOGEO 报告 · LITE

mthenw/awesome-layers

默认分支 master · commit 7deb0685 · 扫描时间 2026/6/25 12:13:02

星标 2,260 · Fork 185

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
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 mthenw/awesome-layers 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
    Emphasize the 'list' nature of the repo in the README introduction

    原因：

    当前
    # λ AWSome Lambda Layers

**A curated list of awesome AWS Lambda Layers**
    复制粘贴的修复
    # λ AWSome Lambda Layers

**A curated list of awesome AWS Lambda Layers: a comprehensive catalog of pre-built runtimes, utilities, monitoring, and security modules for your serverless applications.**
  • mediumtopics#2
    Add specific layer categories to topics

    原因：

    当前
    awesome, aws, aws-lambda, cloud, serverless, serverless-application-model, serverless-framework, serverless-functions
    复制粘贴的修复
    awesome, aws, aws-lambda, cloud, serverless, serverless-application-model, serverless-framework, serverless-functions, lambda-layers, serverless-monitoring, serverless-security, pre-built-modules, serverless-utilities
  • lowreadme#3
    Add a disambiguation note for 'Lambda Layers'

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add this sentence after the main title/description in the README: "Note: This list specifically focuses on AWS Lambda Layers, not neural network layers or other types of computational layers."

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 mthenw/awesome-layers
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 Lambda Layers
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. AWS Lambda Layers · 被推荐 1 次
  2. serverless/serverless · 被推荐 1 次
  3. serverless/serverless-layers · 被推荐 1 次
  4. serverless-heaven/serverless-webpack · 被推荐 1 次
  5. lerna/lerna · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to reuse common code and dependencies across many serverless functions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. AWS Lambda Layers
    2. Serverless Framework (serverless/serverless)
    3. serverless-layers (serverless/serverless-layers)
    4. serverless-webpack (serverless-heaven/serverless-webpack)
    5. Lerna (lerna/lerna)
    6. Nx (nrwl/nx)
    7. Webpack (webpack/webpack)
    8. esbuild (evanw/esbuild)
    9. AWS Lambda Container Image Support
    10. Google Cloud Run
    11. Azure Container Apps
    12. Docker (docker/docker-ce)
    13. Git Submodules

    AI 推荐了 13 个替代方案，却始终没点名 mthenw/awesome-layers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find pre-built security and monitoring modules for my serverless applications?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Datadog
    2. New Relic
    3. Thundra
    4. Lumigo
    5. AWS CloudWatch
    6. AWS X-Ray
    7. AWS Security Hub
    8. Azure Monitor
    9. Azure Application Insights
    10. Azure Security Center

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 mthenw/awesome-layers。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 mthenw/awesome-layers?
    pass
    AI 明确点名了 mthenw/awesome-layers

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

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

    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 mthenw/awesome-layers 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/mthenw/awesome-layers.svg)](https://repogeo.com/zh/r/mthenw/awesome-layers)
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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8，轻量 3