REPOGEO 报告 · LITE
SWE-bench/SWE-smith
默认分支 main · commit 9b74ac08 · 扫描时间 2026/6/5 11:27:40
星标 668 · Fork 120
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 SWE-bench/SWE-smith 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。
- highreadme#1Reposition the core value proposition to the top of the README
原因:
当前The README's first descriptive text is "SWE-smith is a toolkit for training SWE-agents." appearing after badges and a spotlight.
复制粘贴的修复SWE-smith is a comprehensive toolkit designed for **generating large-scale, real-world software engineering tasks from any GitHub repository** to **train and evaluate AI agents (SWE-agents)**. It enables the creation of unlimited tasks like file localization and program repair, and facilitates the training of language models to become better software engineers.
- hightopics#2Add more specific topics to reinforce the repo's category
原因:
当前agents, language-model, software-engineering, training
复制粘贴的修复agents, language-model, software-engineering, training, dataset-generation, llm-evaluation, code-repair, ai-agents, software-agents, benchmarking
- mediumabout#3Refine the 'About' description for clarity on purpose
原因:
当前[NeurIPS 2025 D&B Spotlight] Scaling Data for SWE-agents
复制粘贴的修复A toolkit for generating large-scale, real-world software engineering tasks from GitHub repositories to train and evaluate AI agents.
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。
- HumanEval · 被推荐 2 次
- Codeforces · 被推荐 2 次
- LeetCode · 被推荐 2 次
- AtCoder · 被推荐 1 次
- Google Code Jam · 被推荐 1 次
- 品类问题Seeking a platform to train and evaluate AI agents on real-world coding challenges.你:未被推荐AI 推荐顺序:
- HumanEval
- Codeforces
- AtCoder
- LeetCode
- Google Code Jam
- Meta Hacker Cup
- Codewars
- DeepMind's AlphaCode Problems
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 SWE-bench/SWE-smith。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题How to generate large-scale datasets for evaluating AI coding assistants?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- HumanEval
- MBPP
- APPS
- Codeforces
- LeetCode
- GitHub
- GitLab
- CodeSearchNet
- American Fuzzy Lop (AFL)
- libFuzzer
- GPT-4
- Claude 3
- ANTLR
- Xtext
- Amazon Mechanical Turk
- Upwork
- Appen
AI 推荐了 17 个替代方案,却始终没点名 SWE-bench/SWE-smith。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 completenesspass
- 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 SWE-bench/SWE-smith?passAI 明确点名了 SWE-bench/SWE-smith
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 SWE-bench/SWE-smith in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 SWE-bench/SWE-smith
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 SWE-bench/SWE-smith solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 SWE-bench/SWE-smith
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 SWE-bench/SWE-smith 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/SWE-bench/SWE-smith)<a href="https://repogeo.com/zh/r/SWE-bench/SWE-smith"><img src="https://repogeo.com/badge/SWE-bench/SWE-smith.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
SWE-bench/SWE-smith — 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