REPOGEO 报告 · LITE
gururise/AlpacaDataCleaned
默认分支 main · commit d03c782b · 扫描时间 2026/5/10 18:33:04
星标 1,597 · Fork 155
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 gururise/AlpacaDataCleaned 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
2 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。
- highabout#1Refine the 'About' description for clarity and specificity
原因:
当前Alpaca dataset from Stanford, cleaned and curated
复制粘贴的修复A high-quality, cleaned, and curated instruction dataset for fine-tuning Large Language Models (LLMs), addressing issues in the original Stanford Alpaca dataset.
- mediumhomepage#2Add the repository URL as the homepage
原因:
复制粘贴的修复https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned
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。
- huggingface/datasets · 被推荐 1 次
- EleutherAI/The-Pile · 被推荐 1 次
- Google's C4 (Colossal Clean Crawled Corpus) · 被推荐 1 次
- OpenWebText2 · 被推荐 1 次
- Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) · 被推荐 1 次
- 品类问题Where can I find a high-quality, curated dataset for fine-tuning large language models?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Hugging Face Datasets (huggingface/datasets)
- EleutherAI's The Pile (EleutherAI/The-Pile)
- Google's C4 (Colossal Clean Crawled Corpus)
- OpenWebText2
- Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)
- GLUE (General Language Understanding Evaluation) Benchmark
- Common Crawl
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 gururise/AlpacaDataCleaned。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Looking for a reliable, pre-processed instruction dataset to improve LLM fine-tuning results.你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Alpaca-GPT4
- ShareGPT
- Dolly 2.0
- FLAN
- Self-Instruct
AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 gururise/AlpacaDataCleaned。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 completenesswarn
建议:
- README presencepass
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 gururise/AlpacaDataCleaned?passAI 明确点名了 gururise/AlpacaDataCleaned
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 gururise/AlpacaDataCleaned in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 gururise/AlpacaDataCleaned
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 gururise/AlpacaDataCleaned solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 gururise/AlpacaDataCleaned —— 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 gururise/AlpacaDataCleaned 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。
[](https://repogeo.com/zh/r/gururise/AlpacaDataCleaned)<a href="https://repogeo.com/zh/r/gururise/AlpacaDataCleaned"><img src="https://repogeo.com/badge/gururise/AlpacaDataCleaned.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
gururise/AlpacaDataCleaned — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3