RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

janhq/ichigo

默认分支 main · commit 21c5ad7c · 扫描时间 2026/6/28 19:56:57

星标 2,487 · Fork 149

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
30 /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 0 · 失败 1
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 janhq/ichigo 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
    Explicitly state the repo's core purpose as a local voice AI toolkit in the README's opening

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add the following sentence immediately after the H1: 'Ichigo is a streamlined speech package for developers, providing local, real-time voice AI capabilities including Automatic Speech Recognition (ASR), Speech Language Models (SLM), and upcoming Text-to-Speech (TTS).'
  • hightopics#2
    Add relevant topics to improve categorization and searchability

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    speech-recognition, text-to-speech, voice-ai, llm, local-inference, real-time, python, fastapi, speech-language-model
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to clarify usage rights

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., MIT License) in the repository root to clearly state the terms of use.

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 janhq/ichigo
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
NVIDIA Riva
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. NVIDIA Riva · 被推荐 1 次
  2. Mozilla DeepSpeech · 被推荐 1 次
  3. Picovoice Rhino Speech-to-Intent · 被推荐 1 次
  4. Coqui STT · 被推荐 1 次
  5. Vosk · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for a robust local real-time voice AI toolkit for developer applications.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. NVIDIA Riva
    2. Mozilla DeepSpeech
    3. Picovoice Rhino Speech-to-Intent
    4. Coqui STT
    5. Vosk
    6. OpenAI Whisper

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 janhq/ichigo。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 integrating speech recognition and a speech LLM locally?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Whisper (openai/whisper)
    2. Llama.cpp (ggerganov/llama.cpp)
    3. Silero VAD (snakers4/silero-vad)
    4. Picovoice Rhino (Picovoice/rhino)
    5. Picovoice Porcupine (Picovoice/porcupine)
    6. Mozilla DeepSpeech (mozilla/DeepSpeech)
    7. Coqui STT (coqui-ai/STT)
    8. Vosk (alphacep/vosk-api)

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 janhq/ichigo。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
    fail

    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 janhq/ichigo?
    pass
    AI 明确点名了 janhq/ichigo

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

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

    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 janhq/ichigo 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/janhq/ichigo.svg)](https://repogeo.com/zh/r/janhq/ichigo)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/janhq/ichigo"><img src="https://repogeo.com/badge/janhq/ichigo.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

janhq/ichigo — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 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