RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

open-compress/claw-compactor

默认分支 main · commit c1b936d4 · 扫描时间 2026/6/24 11:06:29

星标 2,192 · Fork 209

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 3 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
40 /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 2 · 警告 0 · 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 open-compress/claw-compactor 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 the README H1 to explicitly state LLM token compression

    原因:

    当前
    # Claw Compactor
    
    ### 14-Stage Fusion Pipeline for LLM Token Compression
    复制粘贴的修复
    # Claw Compactor: 14-Stage Fusion Pipeline for LLM Token Compression
  • mediumabout#2
    Enhance the repository's 'about' description for clarity

    原因:

    当前
    14-stage Fusion Pipeline for LLM token compression — reversible compression, AST-aware code analysis, intelligent content routing. Zero LLM inference cost. MIT licensed.
    复制粘贴的修复
    Claw Compactor is a 14-stage Fusion Pipeline for LLM token compression, designed to drastically reduce LLM inference costs and optimize context windows. It features reversible compression, AST-aware code analysis, and intelligent content routing. MIT licensed.
  • lowreadme#3
    Add a 'How Claw Compactor Compares' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## How Claw Compactor Compares
    
    Claw Compactor is an LLM token compression engine, not an LLM itself (like GPT-3.5 or Llama 2) or an embedding/reranking API (like Sentence-transformers or Cohere Rerank). Instead, Claw Compactor works *with* any LLM to reduce input token count, lower inference costs, and expand effective context windows, making your existing LLM infrastructure more efficient.

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 open-compress/claw-compactor
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
gpt-3.5-turbo
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. gpt-3.5-turbo · 被推荐 1 次
  2. Llama 2 7B · 被推荐 1 次
  3. sbert-org/sentence-transformers · 被推荐 1 次
  4. Cohere Rerank API · 被推荐 1 次
  5. Anthropic Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I reduce LLM inference costs by compressing input tokens?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. gpt-3.5-turbo
    2. Llama 2 7B
    3. Hugging Face sentence-transformers library (sbert-org/sentence-transformers)
    4. Cohere Rerank API
    5. Anthropic Claude 3 Opus/Sonnet/Haiku
    6. Google Gemini 1.5 Pro
    7. OpenAI GPT-4 Turbo
    8. Hugging Face transformers library (huggingface/transformers)

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 open-compress/claw-compactor。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a Python library to optimize LLM context windows with AST-aware compression.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Guidance (microsoft/guidance)
    2. Tree-sitter (tree-sitter/tree-sitter)
    3. ast module
    4. libcst (Instagram/LibCST)
    5. LangChain (langchain-ai/langchain)

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 open-compress/claw-compactor。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
    pass

  • 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 open-compress/claw-compactor?
    pass
    AI 明确点名了 open-compress/claw-compactor

    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 open-compress/claw-compactor in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 open-compress/claw-compactor

    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 open-compress/claw-compactor solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 open-compress/claw-compactor

    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 open-compress/claw-compactor 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/open-compress/claw-compactor.svg)](https://repogeo.com/zh/r/open-compress/claw-compactor)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/open-compress/claw-compactor"><img src="https://repogeo.com/badge/open-compress/claw-compactor.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro,解锁深度诊断

open-compress/claw-compactor — 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
open-compress/claw-compactor — RepoGEO 报告