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REPOGEO 报告 · LITE

UKGovernmentBEIS/inspect_evals

默认分支 main · commit 54f59b9d · 扫描时间 2026/6/3 09:52:01

星标 523 · Fork 341

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 UKGovernmentBEIS/inspect_evals 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 specific topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    llm-evaluation, ai-safety, generative-ai, machine-learning, benchmarks, uk-government, inspect-ai
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening sentence for clarity

    原因:

    当前
    Welcome to **Inspect Evals**, a repository of community contributed LLM evaluations for Inspect AI.
    复制粘贴的修复
    **Inspect Evals** is a collection of community-contributed evaluations for Inspect AI, specifically designed to assess the performance and safety of Large Language Models (LLMs).
  • mediumabout#3
    Update the repository description to be more explicit

    原因:

    当前
    Collection of evals for Inspect AI
    复制粘贴的修复
    A collection of community-contributed evaluations for Inspect AI, focused on assessing the performance and safety of Large Language Models (LLMs).

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 UKGovernmentBEIS/inspect_evals
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
LLM-Evals
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LLM-Evals · 被推荐 1 次
  2. LangChain Evaluation · 被推荐 1 次
  3. Hugging Face Evaluate · 被推荐 1 次
  4. DeepMind's Safety and Ethics Frameworks · 被推荐 1 次
  5. Cleanlab · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I effectively evaluate the performance and safety of large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LLM-Evals
    2. LangChain Evaluation
    3. Hugging Face Evaluate
    4. DeepMind's Safety and Ethics Frameworks
    5. Cleanlab
    6. Microsoft's Counterfit
    7. Label Studio
    8. Prodigy

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 UKGovernmentBEIS/inspect_evals。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find community-contributed benchmarks and evaluations for AI models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Hugging Face Hub
    2. Papers With Code
    3. MLPerf
    4. Kaggle
    5. GitHub

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 UKGovernmentBEIS/inspect_evals。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 UKGovernmentBEIS/inspect_evals?
    pass
    AI 明确点名了 UKGovernmentBEIS/inspect_evals

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

    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 UKGovernmentBEIS/inspect_evals solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 UKGovernmentBEIS/inspect_evals —— 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 UKGovernmentBEIS/inspect_evals 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