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REPOGEO 报告 · LITE

facebookresearch/cwm

默认分支 main · commit 7930e029 · 扫描时间 2026/5/30 23:32:52

星标 874 · Fork 71

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 facebookresearch/cwm 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 H1 and opening paragraph to specify 'Code Generation LLM'

    原因:

    当前
    # Code World Model
    
    Code World Model (CWM) is a 32-billion-parameter open-weights LLM, to advance research on code generation with world models.
    复制粘贴的修复
    # Code World Model (CWM): A 32B-Parameter LLM for Code Generation and Reasoning
    
    This repository contains research artifacts for the Code World Model (CWM), a 32-billion-parameter open-weights Large Language Model specifically designed to advance research on code generation, understanding program state, and multi-turn software engineering tasks.
  • hightopics#2
    Add specific topics to improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    large-language-model, llm, code-generation, code-llm, program-synthesis, software-engineering, world-model, research, python
  • mediumlicense#3
    Clarify the existing license in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## License
    
    This project is licensed under the terms found in the [LICENSE](LICENSE) file. Please review the LICENSE file for specific details regarding usage and distribution.

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 facebookresearch/cwm
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
Code Llama
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Code Llama · 被推荐 1 次
  2. DeepSeek Coder · 被推荐 1 次
  3. StarCoder2 · 被推荐 1 次
  4. Phind-CodeLlama · 被推荐 1 次
  5. WizardCoder · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What open-source large language models are best for code generation and understanding program state?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Code Llama
    2. DeepSeek Coder
    3. StarCoder2
    4. Phind-CodeLlama
    5. WizardCoder
    6. Mistral-7B-Instruct-v0.2

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking an LLM to assist with multi-turn software engineering tasks and verifiable code completion.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GitHub Copilot Enterprise
    2. Google Cloud Vertex AI Code Assist
    3. OpenAI GPT-4
    4. Anthropic Claude 3 Opus
    5. Code Llama (facebookresearch/codellama)
    6. Tabnine Enterprise
    7. JetBrains AI Assistant

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 facebookresearch/cwm。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 facebookresearch/cwm?
    pass
    AI 明确点名了 facebookresearch/cwm

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

    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 facebookresearch/cwm solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 facebookresearch/cwm —— 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 facebookresearch/cwm 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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