REPOGEO 报告 · LITE

gepa-ai/gepa

默认分支 main · commit 92dadfff · 扫描时间 2026/6/30 22:53:47

星标 5,449 · Fork 443

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

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 gepa-ai/gepa 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-optimization, prompt-engineering, evolutionary-algorithms, ai-agents, code-optimization, text-evolution, pareto-optimization, generative-ai, machine-learning, reflection

highreadme#2

Reposition README opening to emphasize unique combination

原因：

当前

<p align="center">
  
</p>

<p align="center">
  <strong>Optimize any text parameter — prompts, code, agent architectures, configurations — using LLM-based reflection and Pareto-efficient evolutionary search.</strong>
</p>

复制粘贴的修复

GEPA is a Python framework for optimizing LLM prompts, code, and AI agent configurations using a novel combination of LLM-based reflection and Pareto-efficient evolutionary search.

<p align="center">
  
</p>

<p align="center">
  <strong>Optimize any text parameter — prompts, code, agent architectures, configurations — using LLM-based reflection and Pareto-efficient evolutionary search.</strong>
</p>

mediumabout#3

Expand the 'About' description to include evolutionary search

原因：

当前

Optimize prompts, code, and more with AI-powered Reflective Text Evolution

复制粘贴的修复

Optimize LLM prompts, code, and AI agent configurations using AI-powered Reflective Text Evolution and Pareto-efficient evolutionary search.

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 gepa-ai/gepa

平均排名

—

越小越好。#1 表示首位推荐。

声量占比

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 1 次

竞品排行

LangChain · 被推荐 1 次
LlamaIndex · 被推荐 1 次
Auto-GPT · 被推荐 1 次
Microsoft's Guidance · 被推荐 1 次
Ragas · 被推荐 1 次

品类问题
How can I automatically improve my large language model prompts for better performance?
你：未被推荐
AI 推荐顺序：
1. LangChain
2. LlamaIndex
3. Auto-GPT
4. Microsoft's Guidance
5. Ragas
6. Arize AI Phoenix
7. Optuna
8. Weights & Biases Sweeps
9. OpenAI's GPT-4
10. ReAct
11. CoT
AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 gepa-ai/gepa。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
品类问题
Looking for a tool to optimize AI agent configurations or code through evolutionary algorithms.
你：未被推荐
AI 推荐顺序：
1. DEAP
2. PyGAD
3. NEAT-Python
4. OpenAI Gym
5. ECJ
6. Nevergrad
AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 gepa-ai/gepa。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 gepa-ai/gepa?
pass
AI 明确点名了 gepa-ai/gepa
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 gepa-ai/gepa in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
pass
AI 明确点名了 gepa-ai/gepa
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 gepa-ai/gepa solve, and who is the primary audience?
pass
AI 明确点名了 gepa-ai/gepa
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 gepa-ai/gepa 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。

实时预览

MARKDOWN（README）

[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/gepa-ai/gepa.svg)](https://repogeo.com/zh/r/gepa-ai/gepa)

HTML

<a href="https://repogeo.com/zh/r/gepa-ai/gepa"><img src="https://repogeo.com/badge/gepa-ai/gepa.svg" alt="RepoGEO" /></a>

Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

gepa-ai/gepa — 轻量扫描仍免费；本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

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