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REPOGEO 报告 · LITE

snap-research/locomo

默认分支 main · commit 3eb6f2c5 · 扫描时间 2026/6/3 08:23:22

星标 917 · Fork 91

AI 可见性总分
30 /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
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 snap-research/locomo 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
  • highabout#1
    Add a concise repository description

    原因：

    复制粘贴的修复
    LoCoMo is a high-quality evaluation benchmark and dataset for very long-term conversational memory of LLM agents, supporting question-answering, event-summarization, and multimodal dialog generation tasks.
  • hightopics#2
    Add relevant GitHub topics

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm-agents, conversational-ai, long-term-memory, benchmark, dataset, multimodal-dialog, question-answering, event-summarization, acl-2024
  • mediumreadme#3
    Clarify the project's license in the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a section or line to the README, for example: "This project is licensed under a custom research license. Please refer to the LICENSE file for full details regarding usage and distribution."

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 snap-research/locomo
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
NarrativeQA
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. NarrativeQA · 被推荐 1 次
  2. QMSum · 被推荐 1 次
  3. ConvAI3 · 被推荐 1 次
  4. Multi-Session Chat (MSC) Dataset · 被推荐 1 次
  5. Personalized Dialogue Dataset (PDD) · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are good benchmarks for evaluating very long-term conversational memory in LLM agents?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. NarrativeQA
    2. QMSum
    3. ConvAI3
    4. Multi-Session Chat (MSC) Dataset
    5. Personalized Dialogue Dataset (PDD)
    6. WebArena

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Where can I find datasets for multimodal dialog generation or long-term conversational QA?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MultiWOZ
    2. DailyDialog
    3. VisDial
    4. Audio Visual Scene-Aware Dialog (AVSD)
    5. CoQA
    6. MMDialog
    7. Image-Chat

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 snap-research/locomo。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 snap-research/locomo?
    pass
    AI 明确点名了 snap-research/locomo

    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 snap-research/locomo in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 snap-research/locomo

    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 snap-research/locomo solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 snap-research/locomo

    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 snap-research/locomo 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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