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REPOGEO 报告 · LITE

eyurtsev/kor

默认分支 main · commit f6dc6554 · 扫描时间 2026/6/23 21:06:58

星标 1,684 · Fork 95

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
40 /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 2 · 警告 0 · 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 eyurtsev/kor 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
  • highabout#1
    Update the repository description to be more informative

    原因:

    当前
    LLM(😽)
    复制粘贴的修复
    Extract structured data from text using LLMs, especially those without native function calling or tool APIs.
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening statement to highlight Kor's specific niche

    原因:

    当前
    # Kor
    
    This is a half-baked prototype that "helps" you extract structured data from text using LLMs 🧩.
    
    Specify the schema of what should be extracted and provide some examples.
    
    Kor will generate a prompt, send it to the specified LLM and parse out the
    output.
    
    You might even get results back.
    
    So yes – it’s just another wrapper on top of LLMs with its own flavor of abstractions. 😸
    复制粘贴的修复
    # Kor: Structured Data Extraction for LLMs (especially those without native tool calling)
    
    Kor is a Python library designed to help you reliably extract structured data from text using Large Language Models (LLMs). It is particularly well-suited for "old style" LLMs that do not have a chat interface or native tool calling APIs. Specify your desired output schema, provide examples, and Kor will generate prompts, interact with the LLM, and parse the output into structured data.
  • mediumtopics#3
    Enhance repository topics with more specific keywords

    原因:

    当前
    information-extraction, llm, natural-language, natural-language-processing, natural-language-understanding
    复制粘贴的修复
    information-extraction, llm, natural-language, natural-language-processing, natural-language-understanding, structured-output, legacy-llm, no-function-calling, prompt-engineering

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 eyurtsev/kor
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
OpenAI GPT-4 / GPT-3.5 Turbo
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. OpenAI GPT-4 / GPT-3.5 Turbo · 被推荐 1 次
  2. Anthropic Claude 3 · 被推荐 1 次
  3. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  4. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  5. Mistral Large / Mixtral 8x7B · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I extract structured data from unstructured text using large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OpenAI GPT-4 / GPT-3.5 Turbo
    2. Anthropic Claude 3
    3. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    4. LangChain (langchain-ai/langchain)
    5. Mistral Large / Mixtral 8x7B
    6. Instructor (jxnl/instructor)
    7. Llama 3
    8. Falcon
    9. Zephyr

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 eyurtsev/kor。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools provide structured output from LLMs lacking native function calling capabilities?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Guidance
    2. Instructor
    3. JSONFormer
    4. LMQL
    5. Outlines
    6. LiteLLM
    7. LangChain

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 eyurtsev/kor。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
    pass

  • 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 eyurtsev/kor?
    pass
    AI 明确点名了 eyurtsev/kor

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

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

    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 eyurtsev/kor 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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HTML
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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
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