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REPOGEO 报告 · LITE

InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public

默认分支 main · commit 131a157c · 扫描时间 2026/6/15 10:43:04

星标 525 · Fork 18

AI 可见性总分
17 /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 0 · 失败 1
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 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public 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 core value proposition to the very top of the README

    原因：

    当前
    <h1> 👨‍🎤 RoleLLM 🪅 </h1>
    复制粘贴的修复
    <h1> 👨‍🎤 RoleLLM 🪅: A Framework for Benchmarking, Eliciting, and Enhancing LLM Role-Playing Abilities </h1>
  • hightopics#2
    Add specific topics to improve categorization

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    llm, large-language-models, role-playing, character-ai, llm-benchmarking, instruction-tuning, nlp, persona-generation, context-instruct, rolebench
  • mediumlicense#3
    Add an MIT LICENSE file

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a file named LICENSE in the repository root containing the full text of the MIT License.

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 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public
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
Scale AI
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Scale AI · 被推荐 2 次
  2. Appen · 被推荐 2 次
  3. Character.AI · 被推荐 1 次
  4. PersonaChat · 被推荐 1 次
  5. DailyDialog · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to improve large language models' ability to realistically role-play diverse characters?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Character.AI
    2. PersonaChat
    3. DailyDialog
    4. Scale AI
    5. Appen

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools exist for evaluating and benchmarking LLM performance in character simulation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Surge AI
    2. Scale AI
    3. Appen
    4. MT-bench
    5. AlpacaEval
    6. HELM
    7. LangChain
    8. Ragas
    9. spaCy
    10. NLTK
    11. Hugging Face Transformers
    12. distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english
    13. cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment-latest
    14. Sentence-BERT
    15. textstat
    16. Weights & Biases (W&B) Prompts
    17. MLflow

    AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public。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
    fail

    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 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public?
    pass
    AI 未点名 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public —— 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 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public

    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 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public —— 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 InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public 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/InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public.svg)](https://repogeo.com/zh/r/InteractiveNLP-Team/RoleLLM-public)
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  • 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
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