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REPOGEO 报告 · LITE

FireRedTeam/FireRedASR

默认分支 main · commit 834635e4 · 扫描时间 2026/6/27 02:38:03

星标 1,912 · Fork 163

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
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 FireRedTeam/FireRedASR 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 disambiguate 'ASR' in the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a clear disambiguation statement early in the README, for example, right after the initial project description: "Please note: ASR in FireRedASR stands for **Automatic Speech Recognition**, not Attack Surface Reduction. This project focuses on converting spoken language into text."
  • highhomepage#2
    Add a Homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://fireredteam.github.io/demos/firered_asr/
  • mediumtopics#3
    Enhance topics with specific use cases and languages

    原因：

    当前
    asr, automatic-speech-recognition, conformer, industrial-grade, llm, multimodal-llm, open-source, speech-recognition, speechllm, transformer
    复制粘贴的修复
    asr, automatic-speech-recognition, conformer, industrial-grade, llm, multimodal-llm, open-source, speech-recognition, speechllm, transformer, mandarin-asr, chinese-asr, singing-lyrics-recognition, speech-to-text

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 FireRedTeam/FireRedASR
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/whisper
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. openai/whisper · 被推荐 1 次
  2. wenet-e2e/wenet · 被推荐 1 次
  3. alibaba/FunASR · 被推荐 1 次
  4. espnet/espnet · 被推荐 1 次
  5. NVIDIA/NeMo · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Which open-source ASR systems provide state-of-the-art performance for Mandarin speech?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Whisper (openai/whisper)
    2. WeNet (wenet-e2e/wenet)
    3. FunASR (alibaba/FunASR)
    4. ESPnet (espnet/espnet)
    5. NeMo (NVIDIA/NeMo)
    6. Kaldi (kaldi-asr/kaldi)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 FireRedTeam/FireRedASR。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How can I accurately transcribe singing vocals and spoken dialogue using an open-source tool?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Whisper
    2. Mozilla DeepSpeech
    3. Kaldi
    4. Vosk

    AI 推荐了 4 个替代方案，却始终没点名 FireRedTeam/FireRedASR。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 FireRedTeam/FireRedASR?
    pass
    AI 明确点名了 FireRedTeam/FireRedASR

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

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

    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 FireRedTeam/FireRedASR 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/FireRedTeam/FireRedASR.svg)](https://repogeo.com/zh/r/FireRedTeam/FireRedASR)
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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