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REPOGEO 报告 · LITE

RosettaCommons/RFdiffusion

默认分支 main · commit 2d0c003d · 扫描时间 2026/5/8 17:47:16

星标 2,860 · Fork 611

AI 可见性总分
81 /100
健康
品类召回
2 / 2
被推荐时的平均排名 #3.0
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
3 / 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 RosettaCommons/RFdiffusion 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
  • hightopics#1
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    protein-design, diffusion-models, protein-structure-prediction, computational-biology, binder-design, rosetta, de-novo-design, generative-ai
  • mediumreadme#2
    Clarify the project's license in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a section or sentence to the README: '## License
    This project uses a custom license. Please refer to the `LICENSE` file in the repository for full details on the terms and conditions.'
  • lowhomepage#3
    Add the documentation URL as the repository homepage

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://www.rosettacommons.org/docs/latest/rfdiffusion/RFdiffusion

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
2 / 2
100% 的问题里出现了 RosettaCommons/RFdiffusion
平均排名
#3.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
11%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
Rosetta
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Rosetta · 被推荐 2 次
  2. ProteinMPNN · 被推荐 2 次
  3. AlphaFold/RoseTTAFold · 被推荐 1 次
  4. Chroma · 被推荐 1 次
  5. FrameDiff · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I generate novel protein structures with specific motifs or symmetries?
    你:第 2 位
    AI 推荐顺序:
    1. AlphaFold/RoseTTAFold
    2. RFdiffusion ← 你
    3. Chroma
    4. FrameDiff
    5. Rosetta
    6. RosettaScripts
    7. AbinitioRelax
    8. SymmetryMover
    9. ProteinMPNN
    10. Tranception
    11. Foldit
    12. DeepMind's AlphaDesign
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What open-source tools are available for computational protein design and binder generation?
    你:第 4 位
    AI 推荐顺序:
    1. Rosetta
    2. AlphaFold/AlphaFold-Multimer
    3. ProteinMPNN
    4. RFdiffusion ← 你
    5. ColabDesign
    6. ESMFold/ESM-2
    7. OpenMM/MDAnalysis
    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 RosettaCommons/RFdiffusion?
    pass
    AI 明确点名了 RosettaCommons/RFdiffusion

    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 RosettaCommons/RFdiffusion in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 RosettaCommons/RFdiffusion

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

    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 RosettaCommons/RFdiffusion 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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