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REPOGEO 报告 · LITE

getkimchi/kimchi

默认分支 master · commit 76b783a6 · 扫描时间 2026/6/16 14:31:58

星标 1,350 · Fork 59

AI 可见性总分
35 /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
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 getkimchi/kimchi 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
    Refine the 'About' description for clarity

    原因：

    当前
    Terminal coding agent powered by Kimchi's multi-model orchestration
    复制粘贴的修复
    An AI-powered terminal coding agent and development assistant, leveraging Kimchi's multi-model orchestration for developers.
  • mediumreadme#2
    Add a concise tagline to the README introduction

    原因：

    当前
    # kimchi

A coding agent CLI powered by kimchi. Built on the pi-mono coding agent SDK, kimchi gives you an AI-powered development assistant in your terminal that connects to kimchi's LLM infrastructure.
    复制粘贴的修复
    # kimchi

**Your AI-powered terminal coding agent and development assistant.**

A coding agent CLI powered by kimchi. Built on the pi-mono coding agent SDK, kimchi gives you an AI-powered development assistant in your terminal that connects to kimchi's LLM infrastructure.

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 getkimchi/kimchi
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
Cursor
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Cursor · 被推荐 1 次
  2. Shell Genie · 被推荐 1 次
  3. Aider · 被推荐 1 次
  4. smol-ai/shell · 被推荐 1 次
  5. TermGPT · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are good AI coding assistants that run directly within my terminal?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Cursor
    2. Shell Genie
    3. Aider
    4. smol-ai/shell (smol-ai/shell)
    5. TermGPT
    6. Fig AI

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a command-line AI development tool with multi-model support.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Ollama (ollama/ollama)
    2. LM Studio
    3. LiteLLM (BerriAI/litellm)
    4. Hugging Face `transformers` library (huggingface/transformers)
    5. OpenAI API

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 getkimchi/kimchi。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 getkimchi/kimchi?
    pass
    AI 明确点名了 getkimchi/kimchi

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

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

    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 getkimchi/kimchi 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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