REPOGEO 报告 · LITE
ModelOriented/DrWhy
默认分支 master · commit 2cb4580f · 扫描时间 2026/6/1 17:57:44
星标 687 · Fork 85
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 ModelOriented/DrWhy 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。
- highlicense#1Add a LICENSE file to the repository
原因:
复制粘贴的修复Create a LICENSE file in the repository root with a standard open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0) that aligns with the project's goals.
- mediumreadme#2Reposition the README's opening to clearly state the core purpose
原因:
当前# Responsible Machine Learning *With Great Power Comes Great Responsibility*. Voltaire (well, maybe) How to develop machine learning models in a responsible manner? There are several topics worth considering: Effective**. Is the model good enough?...
复制粘贴的修复# DrWhy: A Collection of Tools for Explainable AI (XAI) DrWhy provides a unified framework and simple grammar for the exploration, explanation, and visualization of predictive models, supporting responsible machine learning practices.
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。
- SHAP · 被推荐 1 次
- LIME · 被推荐 1 次
- ELI5 · 被推荐 1 次
- InterpretML · 被推荐 1 次
- Captum · 被推荐 1 次
- 品类问题How to understand why my machine learning model makes specific predictions?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- SHAP
- LIME
- ELI5
- InterpretML
- Captum
- What-If Tool (WIT)
- Skater
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 ModelOriented/DrWhy。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What tools help ensure fairness and detect bias in AI model outcomes?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- IBM AI Fairness 360 (AIF360) (https://github.com/IBM/AIF360)
- Google's What-If Tool (WIT) (https://github.com/PAIR-code/what-if-tool)
- Microsoft Fairlearn (https://github.com/fairlearn/fairlearn)
- Meta's AI Explainability 360 (AIX360) (https://github.com/IBM/AIX360)
- Amazon SageMaker Clarify
- Fiddler AI
- Dalex (Descriptive mAchine Learning EXplanations) (https://github.com/ModelOriented/DALEX)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 ModelOriented/DrWhy。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 completenesswarn
建议:
- README presencepass
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 ModelOriented/DrWhy?passAI 明确点名了 ModelOriented/DrWhy
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 ModelOriented/DrWhy in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 ModelOriented/DrWhy
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 ModelOriented/DrWhy solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 ModelOriented/DrWhy
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 ModelOriented/DrWhy 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。
[](https://repogeo.com/zh/r/ModelOriented/DrWhy)<a href="https://repogeo.com/zh/r/ModelOriented/DrWhy"><img src="https://repogeo.com/badge/ModelOriented/DrWhy.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
ModelOriented/DrWhy — 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