RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

chengzeyi/stable-fast

默认分支 main · commit 2b9b84e9 · 扫描时间 2026/5/12 14:47:36

星标 1,304 · Fork 92

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 chengzeyi/stable-fast 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 to state core value before project status

    原因：

    当前
    The current README starts with specific model mentions and then immediately announces paused development and a new project.
    复制粘贴的修复
    Start the README with a clear, concise statement of `stable-fast`'s primary purpose and benefits, similar to the repository description, before discussing future plans or new projects. For example, 'Stable-Fast is the leading inference performance optimization framework for HuggingFace Diffusers on NVIDIA GPUs, achieving SOTA inference performance on all kinds of diffuser models...'
  • mediumabout#2
    Add homepage URL to repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://wavespeed.ai/
  • mediumreadme#3
    Add a dedicated comparison section in the README

    原因：

    当前
    The comparison is a single sentence buried in the README.
    复制粘贴的修复
    Add a new section, e.g., 'Why Stable-Fast? (vs. TensorRT, Optimum, etc.)' or 'Comparison with Alternatives,' detailing its advantages (e.g., faster compilation, dynamic shape, LoRA/ControlNet support) over common alternatives.

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 chengzeyi/stable-fast
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
huggingface/optimum
在 2 个问题中被推荐 3 次
竞品排行
  1. huggingface/optimum · 被推荐 3 次
  2. microsoft/onnxruntime · 被推荐 2 次
  3. microsoft/DeepSpeed · 被推荐 2 次
  4. facebookresearch/xformers · 被推荐 2 次
  5. Dao-AILab/flash-attention · 被推荐 2 次
  • 品类问题
    What tools can significantly improve inference performance for HuggingFace Diffusers on NVIDIA GPUs?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch 2.0 `torch.compile`
    2. NVIDIA TensorRT
    3. optimum-nvidia (huggingface/optimum)
    4. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    5. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    6. xFormers (facebookresearch/xformers)
    7. FlashAttention (Dao-AILab/flash-attention)
    8. BetterTransformer (huggingface/optimum)
    9. bitsandbytes (TimDettmers/bitsandbytes)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a Python library to optimize stable diffusion and video diffusion model inference speed.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Diffusers (HuggingFace/diffusers)
    2. xFormers (facebookresearch/xformers)
    3. FlashAttention 2 (Dao-AILab/flash-attention)
    4. ONNX Runtime (microsoft/onnxruntime)
    5. Optimum (huggingface/optimum)
    6. TensorRT (NVIDIA/TensorRT)
    7. OpenVINO (openvinotoolkit/openvino)
    8. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    9. TRT-LLM (NVIDIA/TRT-LLM)

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 chengzeyi/stable-fast。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 chengzeyi/stable-fast?
    pass
    AI 明确点名了 chengzeyi/stable-fast

    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 chengzeyi/stable-fast in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 chengzeyi/stable-fast

    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 chengzeyi/stable-fast solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 chengzeyi/stable-fast

    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 chengzeyi/stable-fast 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN（README）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/chengzeyi/stable-fast.svg)](https://repogeo.com/zh/r/chengzeyi/stable-fast)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/chengzeyi/stable-fast"><img src="https://repogeo.com/badge/chengzeyi/stable-fast.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro，解锁深度诊断

chengzeyi/stable-fast — 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