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REPOGEO 报告 · LITE

bowang-lab/scGPT

默认分支 main · commit cebd6fae · 扫描时间 2026/5/15 15:22:01

星标 1,562 · Fork 333

AI 可见性总分
87 /100
健康
品类召回
2 / 2
被推荐时的平均排名 #1.0
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 bowang-lab/scGPT 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
  • highabout#1
    Add a concise "About" description

    原因：

    复制粘贴的修复
    A foundation model for single-cell multi-omics data analysis using generative AI, pre-trained on massive single-cell RNA-seq datasets.
  • mediumtopics#2
    Expand repository topics for better specificity

    原因：

    当前
    foundation-model, gpt, single-cell
    复制粘贴的修复
    foundation-model, gpt, single-cell, multi-omics, generative-ai, transformer, rna-seq, computational-biology
  • lowreadme#3
    Reorganize README to prioritize core value over updates

    原因：

    当前
    The "UPDATE" section appears immediately after the initial project description and links.
    复制粘贴的修复
    Move the `!UPDATE` section and subsequent dated updates to a dedicated 'News' or 'Changelog' section further down the README, after the main introduction, features, and installation instructions.

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 bowang-lab/scGPT
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
14%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Geneformer
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Geneformer · 被推荐 2 次
  2. scVI · 被推荐 1 次
  3. MultiVI · 被推荐 1 次
  4. MOFA+ · 被推荐 1 次
  5. PyTorch · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to apply generative AI foundation models to single-cell multi-omics data analysis?
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. scGPT ← 你
    2. Geneformer
    3. scVI
    4. MultiVI
    5. MOFA+
    6. PyTorch
    7. TensorFlow
    8. Hugging Face Transformers
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best deep learning models for zero-shot learning in single-cell biology?
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. scGPT ← 你
    2. Geneformer
    3. scVI-tools
    4. UniPort
    5. Seurat
    6. CellPLM
    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 bowang-lab/scGPT?
    pass
    AI 明确点名了 bowang-lab/scGPT

    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 bowang-lab/scGPT in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 bowang-lab/scGPT

    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 bowang-lab/scGPT solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 bowang-lab/scGPT

    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 bowang-lab/scGPT 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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  • 优先行动项8，轻量 3