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REPOGEO 报告 · LITE

Andyyyy64/whichllm

默认分支 main · commit 16347b40 · 扫描时间 2026/6/21 23:36:49

星标 5,101 · Fork 275

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
28 /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
2 / 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 Andyyyy64/whichllm 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
    Reposition README's opening sentence to clarify tool's role

    原因：

    当前
    **Find the best local LLM that actually runs on your hardware.**
    复制粘贴的修复
    **`whichllm` is a command-line tool to find the best local LLM that actually runs and performs best on your hardware.**
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://pypi.org/project/whichllm/
  • mediumtopics#3
    Expand repository topics with more specific LLM recommendation terms

    原因：

    当前
    ai, apple-silicon, benchmarks, cli, command-line-tool, gguf, gpu, huggingface, inference, llm, local-llm, ollama, python, vram
    复制粘贴的修复
    ai, apple-silicon, benchmarks, cli, command-line-tool, gguf, gpu, huggingface, inference, llm, local-llm, ollama, python, vram, llm-recommendation, llm-discovery, hardware-compatibility

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 Andyyyy64/whichllm
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
LM Studio
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. LM Studio · 被推荐 2 次
  2. Mistral 7B Instruct · 被推荐 1 次
  3. Llama 2 7B Chat · 被推荐 1 次
  4. Phi-2 · 被推荐 1 次
  5. OpenHermes 2.5 Mistral 7B · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What's the best local LLM to run on my machine's specific hardware?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Mistral 7B Instruct
    2. Llama 2 7B Chat
    3. Phi-2
    4. OpenHermes 2.5 Mistral 7B
    5. Zephyr 7B Beta
    6. ollama (ollama/ollama)
    7. LM Studio
    8. Jan (janhq/jan)
    9. llama.cpp (ggerganov/llama.cpp)

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 Andyyyy64/whichllm。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I benchmark different local LLMs to find the fastest one for my GPU?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LM Studio
    2. Ollama
    3. text-generation-webui
    4. llama.cpp
    5. Hugging Face Transformers
    6. accelerate
    7. bitsandbytes

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 Andyyyy64/whichllm。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 Andyyyy64/whichllm?
    pass
    AI 明确点名了 Andyyyy64/whichllm

    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 Andyyyy64/whichllm in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Andyyyy64/whichllm

    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 Andyyyy64/whichllm solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 Andyyyy64/whichllm —— 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 Andyyyy64/whichllm 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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  • 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