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REPOGEO 报告 · LITE

Tencent/plato

默认分支 master · commit 747810f7 · 扫描时间 2026/5/24 11:22:04

星标 1,913 · Fork 328

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 Tencent/plato 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
    Strengthen README's opening statement for clearer categorization

    原因：

    当前
    **A framework for distributed graph computation and machine learning at wechat scale, for more details, see [柏拉图简介](doc/introduction.md) | [Plato Introduction](doc/introduction_en.md).**
    复制粘贴的修复
    Plato is a high-performance distributed graph computing framework designed for large-scale data analysis and graph-based machine learning at WeChat scale. It provides efficient algorithms and tools for processing massive datasets, enabling advanced graph analytics and machine learning applications. For more details, see [柏拉图简介](doc/introduction.md) | [Plato Introduction](doc/introduction_en.md).
  • hightopics#2
    Expand repository topics with specific keywords

    原因：

    当前
    graph-computing, plato
    复制粘贴的修复
    graph-computing, distributed-graph-processing, graph-machine-learning, large-scale-data, graph-analytics, high-performance-computing, c-plus-plus, tencent
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/Tencent/plato

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 Tencent/plato
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
GraphBLAS
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. GraphBLAS · 被推荐 2 次
  2. Apache Flink · 被推荐 1 次
  3. Apache Spark · 被推荐 1 次
  4. Apache Giraph · 被推荐 1 次
  5. Neo4j · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best distributed graph processing frameworks for large-scale data analysis?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Apache Flink
    2. Apache Spark
    3. Apache Giraph
    4. GraphBLAS
    5. Neo4j

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 Tencent/plato。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a scalable framework for graph-based machine learning on massive datasets.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Deep Graph Library (DGL)
    2. PyTorch Geometric (PyG)
    3. Graph Neural Network Library (GNNA)
    4. Spektral
    5. GraphBLAS

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 Tencent/plato。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 Tencent/plato?
    pass
    AI 明确点名了 Tencent/plato

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

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

    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 Tencent/plato 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
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  • 优先行动项8，轻量 3