REPOGEO 报告 · LITE
jianzhnie/awesome-instruction-datasets
默认分支 main · commit bf704a5b · 扫描时间 2026/6/1 00:22:22
星标 732 · Fork 41
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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets 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。
- highreadme#1Reposition the README's opening to clarify it's a collection of datasets
原因:
当前# Awesome Instruction Datasets
复制粘贴的修复# Awesome Instruction Datasets This repository is a curated collection of high-quality instruction datasets and prompt datasets, specifically compiled for training and fine-tuning conversational Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Llama.
- mediumreadme#2Clarify the repository description to emphasize its role as a collection
原因:
当前A collection of awesome-prompt-datasets, awesome-instruction-dataset, to train ChatLLM such as chatgpt 收录各种各样的指令数据集, 用于训练 ChatLLM 模型。
复制粘贴的修复A comprehensive and curated collection of awesome instruction datasets and prompt datasets, specifically compiled for training and fine-tuning conversational Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Llama.
- lowtopics#3Add 'awesome-list' and 'collection' topics
原因:
当前chatgpt, datasets, instruction, llama, llm, prompts, self-instruct
复制粘贴的修复awesome-list, collection, chatgpt, datasets, instruction, llama, llm, prompts, self-instruct
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。
- tatsu-lab/stanford_alpaca · 被推荐 2 次
- LAION-AI/Open-Assistant · 被推荐 2 次
- databrickslabs/dolly · 被推荐 2 次
- FLAN (Fine-tuned LAnguage Net) · 被推荐 1 次
- CoT (Chain-of-Thought) Datasets · 被推荐 1 次
- 品类问题Where can I find diverse instruction datasets to fine-tune a conversational large language model?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Alpaca (Stanford Alpaca) (tatsu-lab/stanford_alpaca)
- ShareGPT (OpenAssistant Conversations Dataset) (LAION-AI/Open-Assistant)
- Dolly 2.0 (Databricks Dolly 2.0) (databrickslabs/dolly)
- FLAN (Fine-tuned LAnguage Net)
- CoT (Chain-of-Thought) Datasets
- Super-NaturalInstructions (declare-lab/super-natural-instructions)
- WizardLM (Evol-Instruct) (nlpx-ucb/WizardLM)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题I need high-quality prompt datasets for developing a chat-based AI assistant.你:未被推荐AI 推荐顺序:
- ShareGPT (ShareGPT/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split)
- Alpaca (tatsu-lab/stanford_alpaca)
- OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) (LAION-AI/Open-Assistant)
- Dolly 2.0 (databrickslabs/dolly)
- FLAN
- ELI5 (facebookresearch/ELI5)
- SQuAD (rajpurkar/SQuAD-explorer)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets。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 completenesspass
- 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets?passAI 未点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets —— 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 jianzhnie/awesome-instruction-datasets
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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets —— 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets 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/jianzhnie/awesome-instruction-datasets)<a href="https://repogeo.com/zh/r/jianzhnie/awesome-instruction-datasets"><img src="https://repogeo.com/badge/jianzhnie/awesome-instruction-datasets.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
jianzhnie/awesome-instruction-datasets — 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
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- 优先行动项8,轻量 3