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REPOGEO 报告 · LITE

Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry

默认分支 main · commit 858fe16a · 扫描时间 2026/7/1 03:22:47

星标 4,506 · Fork 484

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
22 /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
1 / 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 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry 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 README's opening to highlight current automated features

    原因：

    当前
    # Algorithm-Practice-in-Industry

## 仓库介绍

**一开始这个仓库是做如下内容：**

搜索、推荐、广告、用增等工业界实践文章收集（来源：知乎、Datafuntalk、技术公众号）
    复制粘贴的修复
    # Algorithm-Practice-in-Industry

## 仓库介绍

这是一个自动化工具，用于跟踪、总结和推送搜索、推荐、广告、用增等领域的最新研究论文（如arXiv、顶会）和工业界实践文章。它利用大模型进行论文粗排、精排和摘要翻译，并支持飞书群推送，帮助用户高效获取行业前沿动态。

**最初，这个仓库是作为以下内容的收集平台：**

搜索、推荐、广告、用增等工业界实践文章收集（来源：知乎、Datafuntalk、技术公众号）
  • mediumabout#2
    Update the repository description to reflect current automated features

    原因：

    当前
    搜索、推荐、广告、用增等工业界实践文章收集（来源：知乎、Datafuntalk、技术公众号）
    复制粘贴的修复
    自动化跟踪、总结和推送搜索、推荐、广告、用增等领域的最新研究论文（arXiv、顶会）和工业界实践文章，利用大模型进行论文处理和飞书群推送。

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 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry
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
arXiv.org
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. arXiv.org · 被推荐 1 次
  2. Google Scholar Alerts · 被推荐 1 次
  3. ACM RecSys · 被推荐 1 次
  4. KDD · 被推荐 1 次
  5. WWW · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to efficiently track new research papers and industry practices in recommendation systems?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. arXiv.org
    2. Google Scholar Alerts
    3. ACM RecSys
    4. KDD
    5. WWW
    6. NeurIPS
    7. ICML
    8. WSDM
    9. Twitter
    10. LinkedIn
    11. Netflix
    12. Amazon
    13. Google
    14. Meta
    15. Spotify
    16. ByteDance
    17. Medium
    18. Substack
    19. Papers With Code

    AI 推荐了 19 个替代方案，却始终没点名 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help compile and summarize top AI conference papers for information retrieval?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Connected Papers
    2. ResearchRabbit
    3. Semantic Scholar
    4. Elicit
    5. Scite.ai
    6. ChatGPT
    7. GPT-4
    8. Zotero
    9. Mendeley

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry。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 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry?
    pass
    AI 未点名 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry —— 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 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry

    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 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry —— 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？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry 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/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry.svg)](https://repogeo.com/zh/r/Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry)
HTML
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Doragd/Algorithm-Practice-in-Industry — 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