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REPOGEO 报告 · LITE

zhanshijinwat/Steel-LLM

默认分支 main · commit d6603699 · 扫描时间 2026/6/2 03:58:22

星标 808 · Fork 79

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 zhanshijinwat/Steel-LLM 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
    Clarify project's purpose and target audience in README's opening

    原因：

    当前
    # 开源中文预训练语言模型Steel-LLM
    复制粘贴的修复
    # 开源中文预训练语言模型Steel-LLM

**Note: Steel-LLM is a project for pre-training Chinese LLMs from scratch, NOT related to the steel industry.**
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file and specify the license

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root containing the full text of a standard open-source license (e.g., MIT License or Apache-2.0 License). Then, add the following line to the README, preferably near the top or in the '介绍' (Introduction) section: 'This project is licensed under the [Chosen License Name]. See the LICENSE file for details.'
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository settings

    原因：

    复制粘贴的修复
    Set the repository homepage URL in GitHub settings to `https://huggingface.co/gqszhanshijin/Steel-LLM` or `https://arxiv.org/abs/2502.06635`.

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 zhanshijinwat/Steel-LLM
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/transformers
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  2. huggingface/peft · 被推荐 1 次
  3. microsoft/DeepSpeed · 被推荐 1 次
  4. pytorch/pytorch · 被推荐 1 次
  5. huggingface/accelerate · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I pre-train a performant Chinese language model with limited GPU resources?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers Library (huggingface/transformers)
    2. PEFT (huggingface/peft)
    3. DeepSpeed (microsoft/DeepSpeed)
    4. PyTorch (pytorch/pytorch)
    5. Hugging Face Accelerate (huggingface/accelerate)
    6. FlashAttention (Dao-AILab/flash-attention)
    7. TinyBERT
    8. MobileBERT
    9. MiniCPM

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for open-source frameworks to build a small Chinese LLM from scratch, including data pipelines.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. Hugging Face Datasets
    3. PyTorch
    4. PyTorch Lightning
    5. Hugging Face Accelerate
    6. DeepSpeed
    7. PaddlePaddle
    8. ERNIE
    9. PaddleNLP
    10. TensorFlow
    11. Keras
    12. TensorFlow Datasets
    13. JAX
    14. Flax
    15. Haiku

    AI 推荐了 15 个替代方案，却始终没点名 zhanshijinwat/Steel-LLM。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 zhanshijinwat/Steel-LLM?
    pass
    AI 未点名 zhanshijinwat/Steel-LLM —— 很可能在说另一个项目

    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 zhanshijinwat/Steel-LLM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 zhanshijinwat/Steel-LLM

    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 zhanshijinwat/Steel-LLM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 zhanshijinwat/Steel-LLM

    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 zhanshijinwat/Steel-LLM 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
  • 无品牌品类查询5，轻量 2
  • 优先行动项8，轻量 3