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REPOGEO 报告 · LITE

sheldonresearch/ProG

默认分支 main · commit cc59eb9b · 扫描时间 2026/5/30 19:46:43

星标 584 · Fork 74

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 sheldonresearch/ProG 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
    Add a 'Why ProG-V2?' section to the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section titled 'Why ProG-V2?' after the introduction, explicitly stating its unique value proposition for graph prompting and benchmarking compared to general GNN libraries. For example: 'While general GNN libraries like PyTorch Geometric and DGL provide foundational graph operations, ProG-V2 is purpose-built as a unified Python library and reproducible benchmark specifically for graph prompt learning. It offers a modular architecture for prompt strategies, comprehensive coverage, and standardized benchmarking utilities that are not found in general-purpose GNN frameworks.'
  • mediumabout#2
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a relevant URL (e.g., project documentation, official website, or the GitHub repo itself) to the 'homepage' field in the repository's About section.
  • lowreadme#3
    Enhance README with a quick start or examples section

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a 'Quick Start' or 'Getting Started' section immediately after the 'What's New' or 'Architecture' section, demonstrating a minimal working example of implementing a graph prompt learning workflow. This could include a simple code snippet for defining a prompt strategy and running a benchmark.

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 sheldonresearch/ProG
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
PyTorch Geometric (PyG)
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. PyTorch Geometric (PyG) · 被推荐 2 次
  2. Deep Graph Library (DGL) · 被推荐 2 次
  3. Spektral · 被推荐 2 次
  4. Graph Neural Network Library (GNN-Lib) · 被推荐 1 次
  5. NetworkX · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What Python libraries are available for implementing graph prompt learning workflows?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. PyTorch Geometric (PyG)
    2. Deep Graph Library (DGL)
    3. Spektral
    4. Graph Neural Network Library (GNN-Lib)
    5. NetworkX

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 sheldonresearch/ProG。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a robust framework for benchmarking different graph neural network prompting strategies.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. PyTorch Geometric (PyG)
    2. Deep Graph Library (DGL)
    3. Spektral
    4. Graph Neural Network Library (GNNA)
    5. GraphGym

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 sheldonresearch/ProG。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 sheldonresearch/ProG?
    pass
    AI 明确点名了 sheldonresearch/ProG

    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 sheldonresearch/ProG in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 sheldonresearch/ProG

    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 sheldonresearch/ProG solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 sheldonresearch/ProG

    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 sheldonresearch/ProG 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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