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REPOGEO 报告 · LITE

meta-llama/prompt-ops

默认分支 main · commit f6ce9977 · 扫描时间 2026/6/11 18:42:54

星标 820 · Fork 127

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 meta-llama/prompt-ops 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 improve categorization

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    llm, prompt-engineering, prompt-optimization, machine-learning, artificial-intelligence, meta-ai, python
  • highreadme#2
    Clarify the repository's core purpose in the README's opening

    原因：

    当前
    <h1 align="center"> Prompt Ops </h1>

### 🎉 New: Prompt Duel Optimizer (PDO) Published!
    复制粘贴的修复
    <h1 align="center"> Prompt Ops: An Open-Source Tool for LLM Prompt Optimization </h1>

This repository provides tools and methods for efficiently building, testing, and deploying optimized prompts for Large Language Models. It includes state-of-the-art techniques like the Prompt Duel Optimizer (PDO) for label-free prompt optimization.

### 🎉 New: Prompt Duel Optimizer (PDO) Published!
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    https://llama.developer.meta.com/

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 meta-llama/prompt-ops
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
LangChain
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 2 次
  2. LlamaIndex · 被推荐 2 次
  3. OpenAI's GPT-4 · 被推荐 1 次
  4. Anthropic's Claude · 被推荐 1 次
  5. ROUGE · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I efficiently improve my LLM prompt performance without extensive manual labeling?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. LlamaIndex
    3. OpenAI's GPT-4
    4. Anthropic's Claude
    5. ROUGE
    6. BLEU
    7. BERTScore
    8. LLM-as-a-Judge
    9. LMQL
    10. Instructor

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 meta-llama/prompt-ops。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are effective techniques for automatically optimizing large language model prompts?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. LlamaIndex
    3. OpenAI API
    4. Humanloop
    5. W&B Prompts
    6. PromptPerfect
    7. Auto-GPT
    8. BabyAGI
    9. MLflow
    10. DeepEval

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 meta-llama/prompt-ops。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 meta-llama/prompt-ops?
    pass
    AI 明确点名了 meta-llama/prompt-ops

    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 meta-llama/prompt-ops in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 meta-llama/prompt-ops

    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 meta-llama/prompt-ops solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 meta-llama/prompt-ops

    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 meta-llama/prompt-ops 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/meta-llama/prompt-ops.svg)](https://repogeo.com/zh/r/meta-llama/prompt-ops)
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