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REPOGEO 报告 · LITE

simonw/claude-skills

默认分支 main · commit 6e0a1395 · 扫描时间 2026/6/14 08:52:49

星标 924 · Fork 134

AI 可见性总分
17 /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
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 simonw/claude-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    Reposition README to clarify its value as a historical reference/example

    原因：

    当前
    See my blog post for background on this project. Anthropic now have an official repository for Claude skills here: https://github.com/anthropics/skills The files that were previously archived in this repository can be found here: https://github.com/anthropics/skills/tree/83291af582d21f5418854fa628a76686203c2f7a/document-skills
    复制粘贴的修复
    This repository serves as a historical archive and reference for the contents of `/mnt/skills` from Claude's code interpreter environment, as explored in my blog post. While Anthropic now maintains an official repository for Claude skills at https://github.com/anthropics/skills, this collection provides concrete examples of how skills were structured and can be created by prompting Claude. The specific archived files can be found at: https://github.com/anthropics/skills/tree/83291af582d21f5418854fa628a76686203c2f7a/document-skills
  • mediumtopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    claude, anthropic, ai-skills, code-interpreter, llm-tools, examples, archive
  • mediumlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root, for example, using the MIT License, to clearly define usage terms for the archived 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 simonw/claude-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
openai/openai-python
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. openai/openai-python · 被推荐 1 次
  2. langchain-ai/langchain · 被推荐 1 次
  3. run-llama/llama_index · 被推荐 1 次
  4. microsoft/semantic-kernel · 被推荐 1 次
  5. google/generative-ai-python · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to integrate custom functions or tools into an AI assistant's code interpreter?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI Function Calling (openai/openai-python)
    2. LangChain (langchain-ai/langchain)
    3. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    4. Microsoft Semantic Kernel (microsoft/semantic-kernel)
    5. Google Gemini API (google/generative-ai-python)
    6. Hugging Face `transformers` library (huggingface/transformers)

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 simonw/claude-skills。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find examples for building custom code interpreter tools for large language models?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. OpenAI Cookbook
    3. LlamaIndex
    4. Hugging Face `transformers` Library
    5. GitHub
    6. Medium
    7. Towards Data Science

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 simonw/claude-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
    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 simonw/claude-skills?
    pass
    AI 未点名 simonw/claude-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 simonw/claude-skills in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 simonw/claude-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 simonw/claude-skills solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 simonw/claude-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 simonw/claude-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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