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REPOGEO 报告 · LITE

JShollaj/awesome-llm-interpretability

默认分支 main · commit d2c30d57 · 扫描时间 2026/5/27 00:07:41

星标 1,499 · Fork 111

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 JShollaj/awesome-llm-interpretability 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 README opening to emphasize 'resource list' and add specific topics

    原因:

    当前
    A curated list of amazingly awesome tools, papers, articles, and communities focused on Large Language Model (LLM) Interpretability.
    复制粘贴的修复
    This repository provides a comprehensive, curated directory of resources for Large Language Model (LLM) Interpretability, encompassing key papers, articles, communities, and relevant tools.
  • hightopics#2
    Add specific topics to improve categorization

    原因:

    当前
    awesome, awesome-list
    复制粘贴的修复
    awesome, awesome-list, llm-interpretability, llm-explainability, xai, machine-learning-interpretability, resource-list, curated-list
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root with the content 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 JShollaj/awesome-llm-interpretability
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
Weights & Biases
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Weights & Biases · 被推荐 2 次
  2. llamaindex/llamaindex · 被推荐 1 次
  3. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  4. OpenAI's Interpretability Research · 被推荐 1 次
  5. pytorch/captum · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I understand the internal reasoning and decision-making process of large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LlamaIndex (llamaindex/llamaindex)
    2. LangChain (langchain-ai/langchain)
    3. OpenAI's Interpretability Research
    4. Captum (pytorch/captum)
    5. LIME (marcotcr/lime)
    6. SHAP (shap/shap)
    7. Weights & Biases

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 JShollaj/awesome-llm-interpretability。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools are available for debugging and evaluating the behavior of large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Weights & Biases
    2. LangChain
    3. DeepEval
    4. Phoenix
    5. Humanloop
    6. MLflow
    7. OpenAI Evals

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 JShollaj/awesome-llm-interpretability。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 JShollaj/awesome-llm-interpretability?
    pass
    AI 未点名 JShollaj/awesome-llm-interpretability —— 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 JShollaj/awesome-llm-interpretability in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 JShollaj/awesome-llm-interpretability

    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 JShollaj/awesome-llm-interpretability solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 JShollaj/awesome-llm-interpretability —— 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 JShollaj/awesome-llm-interpretability 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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  • 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