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REPOGEO 报告 · LITE

nizos/tdd-guard

默认分支 main · commit b76b571a · 扫描时间 2026/6/22 04:21:42

星标 2,205 · Fork 168

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
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 nizos/tdd-guard 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 intro to emphasize AI agent guardrail and unique prevention

    原因：

    当前
    Automated Test-Driven Development enforcement for Claude Code.
    复制粘贴的修复
    TDD Guard is an automated policy enforcement and guardrail system for AI coding agents like Claude Code. It actively monitors and *prevents* LLM agents from violating Test-Driven Development principles, ensuring they write failing tests before implementation and avoid over-engineering.
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://www.npmjs.com/package/tdd-guard
  • lowtopics#3
    Expand repository topics with more specific keywords

    原因：

    当前
    agentic-coding, automation, claude-code, code-quality, hooks, llm-tools, tdd
    复制粘贴的修复
    agentic-coding, automation, claude-code, code-quality, hooks, llm-tools, tdd, ai-guardrails, policy-enforcement, developer-workflow-automation

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 nizos/tdd-guard
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
Cucumber
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Cucumber · 被推荐 1 次
  2. behave/behave · 被推荐 1 次
  3. swagger-api/swagger-ui · 被推荐 1 次
  4. OpenAPITools/openapi-generator · 被推荐 1 次
  5. junit-team/junit5 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to enforce strict test-driven development practices for AI code generation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Cucumber
    2. Behave (behave/behave)
    3. Swagger UI (swagger-api/swagger-ui)
    4. OpenAPI Generator (OpenAPITools/openapi-generator)
    5. JUnit 5 (junit-team/junit5)
    6. Pytest (pytest-dev/pytest)
    7. Jest (facebook/jest)
    8. Go testing package
    9. Playwright (microsoft/playwright)
    10. Selenium WebDriver (SeleniumHQ/selenium)
    11. ESLint (eslint/eslint)
    12. Black (psf/black)
    13. Flake8 (PyCQA/flake8)
    14. Checkstyle (checkstyle/checkstyle)
    15. gofmt
    16. golint
    17. SonarQube
    18. Hypothesis (HypothesisWorks/hypothesis)
    19. QuickCheck
    20. jqwik (jqwik-team/jqwik)
    21. Git
    22. GitHub
    23. GitLab
    24. Bitbucket
    25. GitHub Actions
    26. GitLab CI/CD
    27. Jenkins (jenkinsci/jenkins)
    28. CircleCI

    AI 推荐了 28 个替代方案，却始终没点名 nizos/tdd-guard。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tool to ensure LLM coding agents write tests before implementation and avoid over-engineering?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. Guardrails AI
    3. OpenAI Function Calling
    4. Code Llama
    5. CodeGemma
    6. Semantic Kernel

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 nizos/tdd-guard。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 nizos/tdd-guard?
    pass
    AI 未点名 nizos/tdd-guard —— 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 nizos/tdd-guard in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 nizos/tdd-guard

    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 nizos/tdd-guard solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 nizos/tdd-guard

    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 nizos/tdd-guard 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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  • 优先行动项8，轻量 3