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REPOGEO 报告 · LITE

dqxiu/ICL_PaperList

默认分支 master · commit 3cd268ab · 扫描时间 2026/6/11 08:59:31

星标 877 · Fork 63

AI 可见性总分
17 /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 0 · 失败 1
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 dqxiu/ICL_PaperList 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 the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    in-context-learning, icl, paper-list, research-papers, llm, large-language-models, nlp, awesome-list, survey
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root with the text of the MIT License.
  • mediumhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository's 'About' section

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant external link (e.g., a project page or related publication) to the repository's homepage field in the 'About' section.

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 dqxiu/ICL_PaperList
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
Google Scholar
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Google Scholar · 被推荐 1 次
  2. arXiv.org · 被推荐 1 次
  3. Semantic Scholar · 被推荐 1 次
  4. Papers With Code · 被推荐 1 次
  5. Distill.pub · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive list of research papers on in-context learning?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Google Scholar
    2. arXiv.org
    3. Semantic Scholar
    4. Papers With Code
    5. Distill.pub
    6. OpenAI
    7. Google AI
    8. DeepMind
    9. GitHub

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 dqxiu/ICL_PaperList。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the latest academic resources explaining in-context learning mechanisms and applications?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. In-Context Learning for Large Language Models: A Survey by Dong et al. (2023)
    2. What Can Large Language Models Do in Tree-of-Thought? A Study on Solving Knowledge-Intensive Problems by Yao et al. (2023)
    3. Rethinking the Role of Demonstrations: What Makes In-Context Learning Work? by Min et al. (2022)
    4. Emergent Abilities of Large Language Models by Wei et al. (2022)
    5. In-Context Learning and Induction Heads by Olsson et al. (2022)
    6. A Survey of Large Language Models by Zhao et al. (2023)
    7. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models by Wei et al. (2022)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 dqxiu/ICL_PaperList。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
    fail

    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 dqxiu/ICL_PaperList?
    pass
    AI 未点名 dqxiu/ICL_PaperList —— 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 dqxiu/ICL_PaperList in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 dqxiu/ICL_PaperList

    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 dqxiu/ICL_PaperList solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 dqxiu/ICL_PaperList —— 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 dqxiu/ICL_PaperList 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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