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REPOGEO 报告 · LITE

BeachWang/DAIL-SQL

默认分支 main · commit 2061f681 · 扫描时间 2026/6/11 21:32:53

星标 635 · Fork 94

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 BeachWang/DAIL-SQL 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
    Add a clear positioning statement to the README introduction

    原因:

    当前
    # DAIL-SQL
    
    DAIL-SQL is a highly effective and efficient approach for optimizing the utilization of LLM on Text-to-SQL. It has proven its superiority by achieving a remarkable score of 86.2% on the Spider leaderboard using GPT-4 during testing. Notably, it only requires approximately 1600 tokens per question in Spider-dev. In addition to this, we have achieved an even higher score of 86.6% on Spider-test through self-consistency voting of GPT-4.
    复制粘贴的修复
    # DAIL-SQL: An Efficient Few-Shot NL2SQL Method for LLMs
    
    DAIL-SQL is a highly effective and efficient *method and framework* for optimizing the utilization of Large Language Models (LLMs) on Text-to-SQL tasks. It provides a robust approach for few-shot Natural Language to SQL generation, achieving a remarkable 86.2% on the Spider leaderboard using GPT-4. This repository offers the code and resources to implement and reproduce our state-of-the-art results, demonstrating a practical solution for high-accuracy NL2SQL.
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://arxiv.org/abs/2308.15363

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 BeachWang/DAIL-SQL
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
Google's T5-large
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Google's T5-large · 被推荐 1 次
  2. Meta's CodeLlama · 被推荐 1 次
  3. defog-ai/sqlcoder · 被推荐 1 次
  4. GPT-4 · 被推荐 1 次
  5. Claude 3 Opus · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking a highly accurate and efficient text-to-SQL solution leveraging large language models.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Google's T5-large
    2. Meta's CodeLlama
    3. SQLCoder (defog-ai/sqlcoder)
    4. GPT-4
    5. Claude 3 Opus
    6. DB-GPT (eosphoros-ai/DB-GPT)
    7. Dataherald

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 BeachWang/DAIL-SQL。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    How to optimize large language model performance for few-shot natural language to SQL tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Spider
    2. Picard
    3. RAT-SQL
    4. SmBoP
    5. DIN-SQL
    6. GraPPa

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 BeachWang/DAIL-SQL。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 BeachWang/DAIL-SQL?
    pass
    AI 明确点名了 BeachWang/DAIL-SQL

    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 BeachWang/DAIL-SQL in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 BeachWang/DAIL-SQL

    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 BeachWang/DAIL-SQL solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 BeachWang/DAIL-SQL

    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 BeachWang/DAIL-SQL 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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