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REPOGEO 报告 · LITE

PrathamLearnsToCode/paper2code

默认分支 main · commit fcffce7a · 扫描时间 2026/5/8 12:47:49

星标 1,264 · Fork 157

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 PrathamLearnsToCode/paper2code 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 clarify project category and intent

    原因：

    当前
    # paper2code

> **arxiv URL in → citation-anchored implementation out**

```
┌─────────────────────────────┐
    复制粘贴的修复
    # paper2code

> **arxiv URL in → citation-anchored implementation out**

paper2code is an advanced LLM agent designed to automate the conversion of academic research papers into runnable, citation-anchored code implementations. It aims to significantly enhance research reproducibility by generating structured code projects directly from arXiv URLs, complete with cited sections and reproduction notes.

```
┌─────────────────────────────┐
  • hightopics#2
    Add more specific topics for better categorization

    原因：

    当前
    agent, claude-code, skills
    复制粘贴的修复
    llm-agent, code-generation, research-reproducibility, arxiv, scientific-papers, ai-agent, python, machine-learning
  • lowabout#3
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/PrathamLearnsToCode/paper2code

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 PrathamLearnsToCode/paper2code
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
Jupyter Notebooks
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Jupyter Notebooks · 被推荐 2 次
  2. Mathematica · 被推荐 2 次
  3. SymPy · 被推荐 2 次
  4. ChatGPT · 被推荐 1 次
  5. GPT-4 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I quickly generate working code implementations directly from academic research papers?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ChatGPT
    2. GPT-4
    3. Claude 3
    4. Gemini Advanced
    5. GitHub Copilot
    6. CodeWhisperer
    7. Tabnine
    8. Jupyter Notebooks
    9. Google Colab
    10. Semantic Scholar
    11. ArXiv
    12. Wolfram Alpha
    13. Mathematica
    14. SymPy

    AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 PrathamLearnsToCode/paper2code。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help convert scientific paper descriptions into runnable, structured code projects?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Jupyter Notebooks
    2. JupyterLab
    3. Python
    4. NumPy
    5. SciPy
    6. Pandas
    7. Matplotlib
    8. Seaborn
    9. scikit-learn
    10. TensorFlow
    11. PyTorch
    12. LaTeX
    13. Overleaf
    14. ShareLaTeX
    15. SymPy
    16. Mathematica
    17. MATLAB's Symbolic Math Toolbox
    18. Git
    19. GitHub
    20. GitLab
    21. Bitbucket
    22. VS Code
    23. PyCharm
    24. Black
    25. Flake8
    26. draw.io
    27. Lucidchart
    28. Mermaid.js

    AI 推荐了 28 个替代方案，却始终没点名 PrathamLearnsToCode/paper2code。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 PrathamLearnsToCode/paper2code?
    pass
    AI 未点名 PrathamLearnsToCode/paper2code —— 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 PrathamLearnsToCode/paper2code in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 PrathamLearnsToCode/paper2code

    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 PrathamLearnsToCode/paper2code solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 PrathamLearnsToCode/paper2code

    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 PrathamLearnsToCode/paper2code 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/PrathamLearnsToCode/paper2code.svg)](https://repogeo.com/zh/r/PrathamLearnsToCode/paper2code)
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