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REPOGEO 报告 · LITE

hahnyuan/LLM-Viewer

默认分支 main · commit 1893e4b5 · 扫描时间 2026/6/9 03:52:53

星标 650 · Fork 89

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 hahnyuan/LLM-Viewer 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

2 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 the README's opening to differentiate from generic profilers

    原因:

    当前
    # LLM-Viewer
    
    LLM-Viewer is a tool for visualizing Language and Learning Models (LLMs) and analyzing the performance on different hardware platforms. It enables network-wise analysis, considering factors such as peak memory consumption and total inference time cost. With LLM-Viewer, you can gain valuable insights into LLM inference and performance optimization.
    复制粘贴的修复
    # LLM-Viewer: LLM Inference Visualization & Performance Analysis
    
    LLM-Viewer is a dedicated, user-friendly tool for visualizing and analyzing the inference performance of Large Language Models (LLMs) on various hardware platforms. It offers deep, LLM-specific insights into computation, memory, and hardware roofline models, providing a higher-level perspective than generic system profilers.
  • mediumhomepage#2
    Add the project's homepage URL

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add the correct URL for the LLM-Viewer web interface (e.g., `https://your-project-url.com`)

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 hahnyuan/LLM-Viewer
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
NVIDIA Nsight Systems
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. NVIDIA Nsight Systems · 被推荐 2 次
  2. PyTorch Profiler · 被推荐 2 次
  3. Intel VTune Profiler · 被推荐 2 次
  4. DeepSpeed · 被推荐 2 次
  5. Nsight Compute · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I visualize and analyze the performance of large language models on various hardware?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. NVIDIA Nsight Systems
    2. Nsight Compute
    3. TensorBoard
    4. TensorFlow Profiler
    5. PyTorch Profiler
    6. Weights & Biases
    7. Prometheus
    8. Grafana
    9. Intel VTune Profiler
    10. DeepSpeed
    11. Megatron-LM

    AI 推荐了 11 个替代方案,却始终没点名 hahnyuan/LLM-Viewer。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tools for deep diving into LLM inference bottlenecks like memory and computation costs?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. NVIDIA Nsight Systems
    2. PyTorch Profiler
    3. DeepSpeed
    4. Intel VTune Profiler
    5. TensorRT
    6. torch.cuda.memory_allocated()
    7. htop
    8. nvidia-smi

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 hahnyuan/LLM-Viewer。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 hahnyuan/LLM-Viewer?
    pass
    AI 明确点名了 hahnyuan/LLM-Viewer

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

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

    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 hahnyuan/LLM-Viewer 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)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/hahnyuan/LLM-Viewer.svg)](https://repogeo.com/zh/r/hahnyuan/LLM-Viewer)
HTML
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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
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