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Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction

默认分支 main · commit c4c5c778 · 扫描时间 2026/6/5 21:02:42

星标 514 · Fork 61

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 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction 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 H1 to clarify "Awesome List" nature

    原因：

    当前
    # Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction
    复制粘贴的修复
    # Awesome Traffic Agent Trajectory Prediction: A Curated List of Papers, Datasets, and Code
  • mediumhomepage#2
    Add repository URL to homepage metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction
  • lowabout#3
    Expand repository description to clarify scope

    原因：

    当前
    This is a list of papers related to traffic agent trajectory prediction.
    复制粘贴的修复
    A curated list of research materials, including papers, datasets, and code, focused on traffic agent trajectory prediction.

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 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction
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
Social-GAN
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Social-GAN · 被推荐 1 次
  2. TrajGRU · 被推荐 1 次
  3. STGAT · 被推荐 1 次
  4. PECNet · 被推荐 1 次
  5. TrajTransformer · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best deep learning models for predicting vehicle and pedestrian trajectories?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Social-GAN
    2. TrajGRU
    3. STGAT
    4. PECNet
    5. TrajTransformer
    6. AgentFormer
    7. Social-LSTM
    8. S-LSTM

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find research papers and datasets on multi-agent trajectory forecasting?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Google Scholar
    2. arXiv
    3. Papers With Code
    4. CVPR
    5. ICCV
    6. ECCV
    7. NeurIPS
    8. ICML
    9. IROS
    10. RSS
    11. OpenReview
    12. IEEE Xplore
    13. nuScenes
    14. Waymo Open Dataset
    15. Argoverse
    16. ETH/UCY Pedestrian Datasets
    17. Stanford Drone Dataset (SDD)
    18. PANDA (Pedestrian ANnotation Dataset)
    19. GitHub
    20. Medium
    21. Towards Data Science

    AI 推荐了 21 个替代方案，却始终没点名 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction。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 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction?
    pass
    AI 未点名 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction —— 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 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction

    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 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction —— 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 Psychic-DL/Awesome-Traffic-Agent-Trajectory-Prediction 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
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