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REPOGEO 报告 · LITE

mira-space/MiraData

默认分支 v1 · commit 7ad05795 · 扫描时间 2026/6/8 01:53:15

星标 524 · Fork 16

AI 可见性总分
35 /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
3 / 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 mira-space/MiraData 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。

整体方向
  • highabout#1
    Refine the 'About' description for clarity

    原因：

    当前
    Official repo for paper "MiraData: A Large-Scale Video Dataset with Long Durations and Structured Captions"
    复制粘贴的修复
    MiraData: A large-scale video dataset with long durations and structured captions, specifically designed for training long video generation models. Official repository for the research paper.
  • mediumreadme#2
    Strengthen the README's introductory sentence in the 'Introduction' section

    原因：

    当前
    Video datasets play a crucial role in video generation such as Sora.
    复制粘贴的修复
    MiraData is a novel large-scale video dataset specifically designed to address the limitations of existing datasets for long video generation tasks, featuring long durations and structured captions.

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 mira-space/MiraData
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
WebVid-10M
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. WebVid-10M · 被推荐 1 次
  2. HD-VILA-100M · 被推荐 1 次
  3. InternVid · 被推荐 1 次
  4. YouTube-8M · 被推荐 1 次
  5. Kinetics-700 · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a large-scale video dataset for training long video generation models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. WebVid-10M
    2. HD-VILA-100M
    3. InternVid
    4. YouTube-8M
    5. Kinetics-700
    6. Kinetics-600
    7. Kinetics-400
    8. Moments in Time

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What datasets provide structured captions and support long video sequence generation with temporal consistency?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Something-Something V2
    2. ActivityNet Captions
    3. YouCook2
    4. Kinetics-700 / Kinetics-600 / Kinetics-400
    5. WebVid-10M / WebVid-2.5M
    6. MSR-VTT

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 mira-space/MiraData。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 mira-space/MiraData?
    pass
    AI 明确点名了 mira-space/MiraData

    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 mira-space/MiraData in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 mira-space/MiraData

    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 mira-space/MiraData solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 mira-space/MiraData

    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 mira-space/MiraData 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）
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