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REPOGEO 报告 · LITE

ECNU-ICALK/AutoSkill

默认分支 main · commit 94c47ca4 · 扫描时间 2026/7/1 15:38:03

星标 500 · Fork 49

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 ECNU-ICALK/AutoSkill 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
    Clarify AutoSkill's unique LLM-driven approach in the README's opening

    原因：

    当前
    AutoSkill is a practical implementation of **Experience-driven Lifelong Learning (ELL)**. It learns from real interaction experience (dialogue + agents), automatically creates reusable Skills, and continuously evolves existing Skills through merge + version updates.
    复制粘贴的修复
    AutoSkill is a practical implementation of **Experience-driven Lifelong Learning (ELL)**, specifically designed for **LLM-powered agents**. It learns from real interaction experience (dialogue + agents), automatically creates reusable Skills through automated skill discovery and definition using Large Language Models, and continuously evolves existing Skills through merge + version updates.
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root containing the text of the MIT License, as hinted by the README's link to `https://opensource.org/licenses/MIT`.
  • mediumtopics#3
    Add 'large-language-models' and 'llm-agents' to repository topics

    原因：

    当前
    agent-skills, continual-learning, experience-driven-lifelong-learning, self-evolving
    复制粘贴的修复
    agent-skills, continual-learning, experience-driven-lifelong-learning, self-evolving, large-language-models, llm-agents

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 ECNU-ICALK/AutoSkill
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
OpenAI Gym
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. OpenAI Gym · 被推荐 2 次
  2. Stable Baselines3 · 被推荐 2 次
  3. Avalanche · 被推荐 2 次
  4. Learn2Learn · 被推荐 2 次
  5. PyTorch · 被推荐 2 次
  • 品类问题
    How can AI agents continuously learn and improve skills from real-world interactions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI Gym
    2. Stable Baselines3
    3. Ray RLlib
    4. scikit-learn
    5. modAL
    6. Avalanche
    7. Learn2Learn
    8. TensorFlow Federated
    9. PySyft
    10. PyTorch
    11. TensorFlow
    12. Amazon Mechanical Turk
    13. Scale AI
    14. Labelbox

    AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 ECNU-ICALK/AutoSkill。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What frameworks support self-evolving agent skills for lifelong learning applications?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI Gym
    2. Farama Gymnasium
    3. RLlib
    4. Stable Baselines3
    5. PyTorch
    6. TensorFlow
    7. Meta-World
    8. Avalanche
    9. Learn2Learn
    10. Acme
    11. OpenCog Hyperon
    12. Unity ML-Agents

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 ECNU-ICALK/AutoSkill。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 ECNU-ICALK/AutoSkill?
    pass
    AI 明确点名了 ECNU-ICALK/AutoSkill

    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 ECNU-ICALK/AutoSkill in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 ECNU-ICALK/AutoSkill

    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 ECNU-ICALK/AutoSkill solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 ECNU-ICALK/AutoSkill

    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 ECNU-ICALK/AutoSkill 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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