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REPOGEO 报告 · LITE

defog-ai/sql-eval

默认分支 main · commit b8333241 · 扫描时间 2026/6/3 14:32:58

星标 744 · Fork 72

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 defog-ai/sql-eval 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 for Text-to-SQL evaluation

    原因:

    复制粘贴的修复
    llm, text-to-sql, sql-evaluation, nlp, generative-ai, benchmarking, data-science, machine-learning, ai-models
  • highreadme#2
    Reposition README H1/intro to clearly state its purpose as a Text-to-SQL evaluation framework

    原因:

    当前
    # SQL Generation Evaluation
    
    This repository contains the code that Defog uses for the evaluation of generated SQL. It's based off the schema from the Spider, but with a new set of hand-selected questions and queries grouped by query category. For an in-depth look into our process of creating this evaluation approach, see this.
    复制粘贴的修复
    # SQL Generation Evaluation: A Semantic Benchmarking Framework for LLM-Generated SQL
    
    This repository provides Defog's robust framework for semantically evaluating the accuracy of SQL queries generated by Large Language Models (LLMs). Unlike tools that only parse or generate SQL, `sql-eval` focuses on comparing the *results* of generated SQL against gold-standard queries, ensuring true correctness. It's based on the Spider schema, enhanced with hand-selected questions and queries grouped by category.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the Defog AI website

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://defog.ai

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 defog-ai/sql-eval
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
sqlflow-dev/sqlflow
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. sqlflow-dev/sqlflow · 被推荐 1 次
  2. tobymao/sqlglot · 被推荐 1 次
  3. psycopg/psycopg2 · 被推荐 1 次
  4. mysql/mysql-connector-python · 被推荐 1 次
  5. sqlite3 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I measure the correctness of SQL queries produced by large language models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. SQLFlow (sqlflow-dev/sqlflow)
    2. SQLGlot (tobymao/sqlglot)
    3. psycopg2 (psycopg/psycopg2)
    4. mysql-connector-python (mysql/mysql-connector-python)
    5. sqlite3
    6. pandas (pandas-dev/pandas)
    7. sqlfluff (sqlfluff/sqlfluff)
    8. pgFormatter (darold/pgFormatter)
    9. PyTest (pytest-dev/pytest)

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 defog-ai/sql-eval。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools are available for benchmarking the accuracy of text-to-SQL models?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Spider Dataset (https://github.com/taoyds/spider)
    2. WikiSQL Dataset (https://github.com/salesforce/WikiSQL)
    3. Hugging Face `evaluate` library (https://github.com/huggingface/evaluate)
    4. SQLFlow (https://github.com/sql-flow/sqlflow)
    5. `cx_Oracle` (https://github.com/oracle/python-cx_Oracle)
    6. `pyodbc` (https://github.com/mkleehammer/pyodbc)

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 defog-ai/sql-eval。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 defog-ai/sql-eval?
    pass
    AI 明确点名了 defog-ai/sql-eval

    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 defog-ai/sql-eval in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 defog-ai/sql-eval

    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 defog-ai/sql-eval solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 defog-ai/sql-eval

    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 defog-ai/sql-eval 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