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REPOGEO 报告 · LITE

new-silvermoon/awesome-android-agent-skills

默认分支 main · commit e5d0275e · 扫描时间 2026/6/4 02:33:22

星标 831 · Fork 82

AI 可见性总分
22 /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
1 / 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 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills 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
    Reposition README opening to clarify it's a *collection* of skills

    原因：

    当前
    Welcome to **Awesome Android Agent Skills**, a repository of specialized "brains" for your AI coding assistants.
    复制粘贴的修复
    Welcome to **Awesome Android Agent Skills**, a curated collection of specialized "brains" for your AI coding assistants.
  • hightopics#2
    Add relevant topics to improve categorization

    原因：

    复制粘贴的修复
    android, agent-skills, ai-agents, github-copilot, claude, gemini, cursor, kotlin, jetpack-compose, mobile-development
  • mediumhomepage#3
    Add the project homepage URL

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://agentskills.io

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 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills
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
langchain-ai/langchain
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. langchain-ai/langchain · 被推荐 2 次
  2. huggingface/datasets · 被推荐 1 次
  3. tensorflow/datasets · 被推荐 1 次
  4. realm/SwiftLint · 被推荐 1 次
  5. detekt/detekt · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to enhance AI coding assistant's understanding of modern mobile development best practices?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Datasets (huggingface/datasets)
    2. TensorFlow Datasets (tensorflow/datasets)
    3. SwiftLint (realm/SwiftLint)
    4. Detekt (detekt/detekt)
    5. ESLint (eslint/eslint)
    6. SonarQube
    7. LangChain (langchain-ai/langchain)
    8. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    9. Label Studio (heartexlabs/label-studio)
    10. Snorkel (snorkel-team/snorkel)
    11. Google's Architecture Components
    12. Apple's Sample Apps

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking pre-packaged knowledge for AI agents to follow contemporary mobile application patterns.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI GPT-4 with Function Calling / Assistants API
    2. Google Gemini (Advanced/Pro) with Function Calling
    3. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    4. LangChain (langchain-ai/langchain)
    5. Pinecone
    6. Weaviate (weaviate/weaviate)
    7. ChromaDB (chroma-core/chroma)
    8. GitHub Copilot Enterprise
    9. Microsoft Azure OpenAI Service
    10. Tabnine Enterprise

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills。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 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills?
    pass
    AI 未点名 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills —— 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 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills

    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 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills —— 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 new-silvermoon/awesome-android-agent-skills 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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