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REPOGEO 报告 · LITE

mintisan/awesome-kan

默认分支 main · commit 831dbd5d · 扫描时间 2026/5/14 20:53:17

星标 3,225 · Fork 307

AI 可见性总分
23 /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
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 mintisan/awesome-kan 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
    Clarify README opening to prevent Kanban confusion

    原因:

    当前
    A curated list of awesome libraries, projects, tutorials, papers, and other resources related to Kolmogorov-Arnold Network (KAN). This repository aims to be a comprehensive and organized collection that will help researchers and developers in the world of KAN!
    复制粘贴的修复
    A curated list of awesome libraries, projects, tutorials, papers, and other resources related to **Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)**. This is *not* about Kanban project management. This repository aims to be a comprehensive and organized collection that will help researchers and developers in the world of KANs!
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    kolmogorov-arnold-networks, kan, neural-networks, machine-learning, deep-learning, awesome-list, research, ai
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., MIT or Apache-2.0) in the repository root to clearly state the terms of use for the content.

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 mintisan/awesome-kan
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
kindness/KAN
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. kindness/KAN · 被推荐 1 次
  2. pykan library · 被推荐 1 次
  3. nflows · 被推荐 1 次
  4. deep-spline-networks · 被推荐 1 次
  5. interpret-ml · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking libraries and projects for neural networks inspired by the Kolmogorov-Arnold representation.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Kolmogorov-Arnold Network (KANs) (kindness/KAN)
    2. pykan library
    3. nflows
    4. deep-spline-networks
    5. interpret-ml
    6. tf-neural-additive-models
    7. pytorch-forecasting
    8. scikit-learn

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 mintisan/awesome-kan。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find tutorials and papers on advanced function approximation neural network architectures?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. arXiv.org
    2. Google Scholar
    3. Distill.pub
    4. NeurIPS
    5. ICLR
    6. Journal of Machine Learning Research
    7. DeepMind
    8. OpenAI

    AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 mintisan/awesome-kan。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 mintisan/awesome-kan?
    pass
    AI 明确点名了 mintisan/awesome-kan

    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 mintisan/awesome-kan in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 mintisan/awesome-kan

    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 mintisan/awesome-kan solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 mintisan/awesome-kan —— 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 mintisan/awesome-kan 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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