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REPOGEO 报告 · LITE

augmentcode/augment-swebench-agent

默认分支 main · commit 17d81338 · 扫描时间 2026/5/30 18:57:46

星标 872 · Fork 153

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 augmentcode/augment-swebench-agent 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 improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    swe-bench, ai-agent, software-engineering, llm-agent, code-generation, autonomous-agent, benchmark
  • highreadme#2
    Reposition the README's opening to clearly state it's an agent

    原因:

    当前
    # Augment SWE-bench Verified Agent
    
    SWE-bench Verified tests how well AI systems handle software engineering tasks pulled from actual GitHub issues in popular open-source projects. Some example problems can be found in OpenAI’s original blog post on the benchmark. Where most coding benchmarks focus on isolated Leetcode-style programming problems, SWE-bench involves codebase navigation, iterating against a suite of regression tests, and overall much more complexity.
    复制粘贴的修复
    # Augment SWE-bench Verified Agent
    
    This repository provides the #1 open-source implementation of an AI agent designed to solve realistic software engineering tasks on the SWE-bench Verified benchmark. Unlike isolated coding problems, our agent tackles complex codebase navigation, iterative testing, and problem-solving directly from GitHub issues, achieving a 65.4% success rate.
  • mediumreadme#3
    Clarify the existing license in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## License
    
    This project is licensed under [describe your license here, e.g., a custom license combining X and Y, or refer to the LICENSE file for full details].

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 augmentcode/augment-swebench-agent
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
swe-bench/swe-bench
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. swe-bench/swe-bench · 被推荐 1 次
  2. openai/human-eval · 被推荐 1 次
  3. nuprl/MultiPL-E · 被推荐 1 次
  4. deepmind/code_contests · 被推荐 1 次
  5. microsoft/CodeXGLUE · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to evaluate AI agents on realistic software engineering tasks from open-source projects?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. SWE-bench (swe-bench/swe-bench)
    2. HumanEval (openai/human-eval)
    3. MultiPL-E (nuprl/MultiPL-E)
    4. CodeContests (deepmind/code_contests)
    5. CodeXGLUE (microsoft/CodeXGLUE)
    6. GitHub Pull Requests
    7. Docker
    8. GitHub Actions
    9. GitLab CI/CD
    10. AWS EC2
    11. Google Cloud Compute Engine
    12. SonarQube (SonarSource/sonarqube)
    13. Pylint (PyCQA/pylint)
    14. ESLint (eslint/eslint)
    15. Checkstyle (checkstyle/checkstyle)
    16. AFL++ (AFLplusplus/AFLplusplus)
    17. Hypothesis (HypothesisWorks/hypothesis)
    18. JaCoCo (jacoco/jacoco)
    19. Coverage.py (nedbat/coveragepy)
    20. Istanbul (istanbuljs/istanbuljs)
    21. cProfile
    22. JProfiler
    23. perf

    AI 推荐了 23 个替代方案,却始终没点名 augmentcode/augment-swebench-agent。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking an open-source agent to benchmark AI performance on complex software development challenges.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. SWE-agent
    2. AutoGPT
    3. GPT-Engineer
    4. OpenDevin
    5. AgentBench
    6. MetaGPT

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 augmentcode/augment-swebench-agent。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 augmentcode/augment-swebench-agent?
    pass
    AI 未点名 augmentcode/augment-swebench-agent —— 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 augmentcode/augment-swebench-agent in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 augmentcode/augment-swebench-agent

    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 augmentcode/augment-swebench-agent solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 augmentcode/augment-swebench-agent —— 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 augmentcode/augment-swebench-agent 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/augmentcode/augment-swebench-agent.svg)](https://repogeo.com/zh/r/augmentcode/augment-swebench-agent)
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