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REPOGEO 报告 · LITE

mbadry1/Top-Deep-Learning

默认分支 master · commit 93c90955 · 扫描时间 2026/5/9 03:57:25

星标 1,767 · Fork 438

AI 可见性总分
15 /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
0 / 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 mbadry1/Top-Deep-Learning 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
  • highhomepage#1
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/mbadry1/Top-Deep-Learning
  • mediumtopics#2
    Expand repository topics to include 'awesome-list' and 'curated-list'

    原因：

    当前
    artificial-intelligence, artificial-neural-networks, convolutional-neural-networks, deep-learning, deep-neural-networks, deep-reinforcement-learning, machine-learning, recurrent-neural-networks, stargazers-count, top-repositories
    复制粘贴的修复
    artificial-intelligence, artificial-neural-networks, convolutional-neural-networks, deep-learning, deep-neural-networks, deep-reinforcement-learning, machine-learning, recurrent-neural-networks, stargazers-count, top-repositories, awesome-list, curated-list, deep-learning-resources
  • lowreadme#3
    Update the README's date to reflect current maintenance

    原因：

    当前
    Date: 02-02-2020 compared to 09-01-2019
    复制粘贴的修复
    Date: [YYYY-MM-DD] (updated regularly)

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 mbadry1/Top-Deep-Learning
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
Awesome Deep Learning
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Awesome Deep Learning · 被推荐 1 次
  2. Papers With Code · 被推荐 1 次
  3. Kaggle · 被推荐 1 次
  4. Towards Data Science · 被推荐 1 次
  5. GitHub Explore / Trending Repositories · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a curated list of the most popular deep learning projects?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Awesome Deep Learning
    2. Papers With Code
    3. Kaggle
    4. Towards Data Science
    5. GitHub Explore / Trending Repositories
    6. arXiv

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 mbadry1/Top-Deep-Learning。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the top-rated deep learning frameworks and libraries used by developers today?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch
    2. TensorFlow
    3. Keras
    4. JAX
    5. Fast.ai
    6. MXNet

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 mbadry1/Top-Deep-Learning。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 mbadry1/Top-Deep-Learning?
    pass
    AI 未点名 mbadry1/Top-Deep-Learning —— 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 mbadry1/Top-Deep-Learning in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 mbadry1/Top-Deep-Learning —— 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？

  • In one sentence, what problem does the repo mbadry1/Top-Deep-Learning solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 mbadry1/Top-Deep-Learning —— 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 mbadry1/Top-Deep-Learning 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）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/mbadry1/Top-Deep-Learning.svg)](https://repogeo.com/zh/r/mbadry1/Top-Deep-Learning)
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mbadry1/Top-Deep-Learning — 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