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REPOGEO 报告 · LITE

meta-llama/PurpleLlama

默认分支 main · commit e7051068 · 扫描时间 2026/5/8 17:07:29

星标 4,168 · Fork 731

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/PurpleLlama 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 the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm-security, llm-safety, red-teaming, blue-teaming, generative-ai, ai-security, machine-learning-security, llm-evaluation, ai-trust-safety
  • highhomepage#2
    Add the official project homepage

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://ai.meta.com/llama/purple-llama
  • mediumreadme#3
    Clarify the project's license(s) in the README

    原因：

    当前
    Components within the Purple Llama project
    复制粘贴的修复
    Components within the Purple Llama project are licensed under [SPECIFIC LICENSE(S) HERE, e.g., Apache 2.0 for some parts, MIT for others]. Please refer to the LICENSE file for full details on each component's licensing.

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/PurpleLlama
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
leondf/garak
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. leondf/garak · 被推荐 1 次
  2. laiyer-ai/llm-guard · 被推荐 1 次
  3. OWASP LLM Top 10 · 被推荐 1 次
  4. Garak-LLM/PromptInject · 被推荐 1 次
  5. microsoft/responsible-ai-toolbox · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What open-source tools are available to assess and improve large language model security?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Garak (leondf/garak)
    2. LLM Guard (laiyer-ai/llm-guard)
    3. OWASP LLM Top 10
    4. PromptInject (Garak-LLM/PromptInject)
    5. Red Teaming Toolkit (from Microsoft) (microsoft/responsible-ai-toolbox)
    6. SecLLM (SecLLM/SecLLM)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking solutions for red teaming and blue teaming generative AI models to enhance safety.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OWASP Top 10 for Large Language Models (LLMs)
    2. Garak (llm-red-team/garak)
    3. Microsoft Guidance (microsoft/guidance)
    4. PromptInject
    5. Robust Intelligence (RI) AI Firewall
    6. Adversarial Robustness Toolbox (ART) (Trusted-AI/adversarial-robustness-toolbox)
    7. Hugging Face Evaluate (huggingface/evaluate)

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 meta-llama/PurpleLlama。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/PurpleLlama?
    pass
    AI 明确点名了 meta-llama/PurpleLlama

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

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

    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/PurpleLlama 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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