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REPOGEO 报告 · LITE

gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack

默认分支 main · commit 021385d6 · 扫描时间 2026/6/26 10:22:01

星标 2,326 · Fork 247

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
22 /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
1 / 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 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack 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 specific topics to improve category visibility

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm-evaluation, llm-benchmarking, long-context, retrieval-augmented-generation, rag, llm-testing, context-window, generative-ai
  • highreadme#2
    Reposition the README H1 and opening sentence to clearly state its function

    原因：

    当前
    # Needle In A Haystack

> Pressure-test LLM long-context retrieval. Now in v2.
    复制粘贴的修复
    # Needle In A Haystack: LLM Long-Context Retrieval Evaluation

> A comprehensive tool to pressure-test and benchmark Large Language Models' long-context retrieval accuracy and multi-step reasoning capabilities. Now in v2.
  • mediumlicense#3
    Clarify the existing license in the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    ## License

This project is licensed under [describe your license here, e.g., 'a custom license combining elements of X and Y']. 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 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack
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
DeepEval
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. DeepEval · 被推荐 2 次
  2. LongBench · 被推荐 1 次
  3. NarrativeQA · 被推荐 1 次
  4. QMSum · 被推荐 1 次
  5. HotpotQA · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to evaluate large language model long-context retrieval accuracy across various depths?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LongBench
    2. NarrativeQA
    3. QMSum
    4. HotpotQA
    5. Prodigy
    6. Label Studio
    7. DPR
    8. BM25
    9. Ragas
    10. LangChain Evaluation Module
    11. DeepEval
    12. LLM-Evals (from OpenAI, adaptable)
    13. GPT-4
    14. scikit-learn
    15. NLTK
    16. SpaCy
    17. transformers

    AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help benchmark LLM performance for multi-step reasoning over extended contexts?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MT-Bench
    2. AlpacaEval
    3. Prometheus
    4. RAGAS
    5. LangSmith
    6. DeepEval
    7. Amazon Mechanical Turk
    8. Appen
    9. Scale AI
    10. Sentence-BERT
    11. OpenAI Embeddings
    12. Big Bench Hard

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack。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 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack?
    pass
    AI 未点名 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack —— 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？

  • If a team adopts gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack

    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 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack —— 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 gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack 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/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack.svg)](https://repogeo.com/zh/r/gkamradt/LLMTest_NeedleInAHaystack)
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  • 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