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REPOGEO 报告 · LITE

cardmagic/classifier

默认分支 master · commit 7c5185b5 · 扫描时间 2026/6/13 06:57:00

星标 720 · Fork 126

AI 可见性总分
35 /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
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 cardmagic/classifier 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening sentence to explicitly state "Ruby gem" and clarify project identity.

    原因：

    当前
    Text classification in Ruby. Five algorithms, native performance, streaming support.
    复制粘贴的修复
    cardmagic/classifier is a Ruby gem for efficient text classification, offering five algorithms, native performance, and streaming support.
  • highreadme#2
    Add an explicit license statement to the README.

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a line like: "This project is licensed under the LGPL-2.1. See the `LICENSE` file for full details." (Place this near the top of the README, perhaps after the initial description).
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's "About" section.

    原因：

    复制粘贴的修复
    Set the homepage URL to `https://cardmagic.github.io/classifier` (or a dedicated documentation site if one exists).

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 cardmagic/classifier
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
facebookresearch/fastText
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. facebookresearch/fastText · 被推荐 1 次
  2. scikit-learn/scikit-learn · 被推荐 1 次
  3. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  4. stanfordnlp/CoreNLP · 被推荐 1 次
  5. oasic/NBayes · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Need a Ruby library for efficient text categorization, supporting large datasets.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. fastText (facebookresearch/fastText)
    2. scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)
    3. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    4. Stanford CoreNLP (stanfordnlp/CoreNLP)
    5. NBayes (oasic/NBayes)
    6. Classifier-Reborn (jekyll/classifier-reborn)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 cardmagic/classifier。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are good Ruby gems for text classification with multiple algorithms and streaming support?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. tf-idf-similarity
    2. classifier-reborn
    3. fast_text
    4. rumale
    5. narray

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

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

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

    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 cardmagic/classifier 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
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  • 优先行动项8，轻量 3