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REPOGEO 报告 · LITE

google-deepmind/opro

默认分支 main · commit a76bdce2 · 扫描时间 2026/6/9 17:42:43

星标 754 · Fork 93

AI 可见性总分
28 /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 1 · 失败 0
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 google-deepmind/opro 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
    llm-as-optimizer, prompt-optimization, large-language-models, generative-ai, machine-learning, deep-learning, ai-optimization, meta-learning, prompt-engineering
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening paragraph to highlight OPRO's unique value

    原因:

    当前
    # Large Language Models as Optimizers
    
    This repository contains the code for the paper
    
    > Large Language Models as Optimizers
    > Chengrun Yang*, Xuezhi Wang, Yifeng Lu, Hanxiao Liu, Quoc V. Le, Denny Zhou, Xinyun Chen* [* Equal Contribution]
    > _arXiv: 2309.03409_
    复制粘贴的修复
    # OPRO: Large Language Models as Optimizers
    
    This repository provides the official code for **OPRO (Optimizing Prompts for Reasoning)**, a novel framework that leverages Large Language Models *as optimizers* to iteratively generate, evaluate, and refine prompts for other LLMs. OPRO automates the discovery of effective prompts, offering a powerful alternative to manual prompt engineering for improving LLM performance on tasks like mathematical and combinatorial optimization.
  • mediumabout#3
    Update the repository description to be more explicit about its function

    原因:

    当前
    official code for "Large Language Models as Optimizers"
    复制粘贴的修复
    Official code for OPRO: a framework that uses Large Language Models as optimizers to automatically generate and refine prompts for other LLMs, improving performance on various tasks.

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 google-deepmind/opro
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
PromptPerfect
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. PromptPerfect · 被推荐 2 次
  2. LangChain · 被推荐 2 次
  3. Weights & Biases Prompts · 被推荐 1 次
  4. OpenAI Evals · 被推荐 1 次
  5. Humanloop · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I automatically improve the performance of my large language model prompts?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. PromptPerfect
    2. Weights & Biases Prompts
    3. LangChain
    4. OpenAI Evals
    5. Humanloop
    6. Guardrails AI
    7. Microsoft Guidance

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help use language models to refine other language model instructions?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Guidance
    2. LangChain
    3. LlamaIndex
    4. OpenAI API
    5. PromptPerfect

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 google-deepmind/opro。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
    warn

    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 google-deepmind/opro?
    pass
    AI 明确点名了 google-deepmind/opro

    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 google-deepmind/opro in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 google-deepmind/opro

    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 google-deepmind/opro solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 google-deepmind/opro —— 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 google-deepmind/opro 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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