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REPOGEO 报告 · LITE

taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources

默认分支 main · commit 84ed21ac · 扫描时间 2026/6/4 20:57:26

星标 972 · Fork 44

AI 可见性总分
20 /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 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
0 / 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 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening to clearly state it's an awesome list and clarify the plugin's role

    原因：

    当前
    A curated list of resources dedicated to Python libraries, llms, dictionaries, and corpora of NLP for Japanese
    复制粘贴的修复
    This is an **awesome list** of curated resources dedicated to Python libraries, LLMs, dictionaries, and corpora for Japanese Natural Language Processing (NLP). The `awesome-japanese-nlp-resources` project also includes a Claude Code plugin to search these resources.
  • mediumtopics#2
    Add more descriptive topics to reinforce the 'resource list' nature

    原因：

    当前
    agent-skills, awesome, awesome-list, cc0, japanese, japanese-language, llm, natural-language-processing, nlp, nlp-library
    复制粘贴的修复
    agent-skills, awesome, awesome-list, cc0, japanese, japanese-language, llm, natural-language-processing, nlp, nlp-library, nlp-resources, resource-collection, curated-list

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 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources
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
spaCy
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. spaCy · 被推荐 2 次
  2. MeCab · 被推荐 2 次
  3. Juman++ · 被推荐 2 次
  4. Sudachi · 被推荐 2 次
  5. Transformers · 被推荐 2 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive list of tools for Japanese natural language processing?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. spaCy
    2. MeCab
    3. Juman++
    4. Sudachi
    5. Transformers
    6. Gensim
    7. NLTK

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the best Python libraries and LLMs for Japanese text analysis?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MeCab
    2. Sudachi
    3. spaCy
    4. spacy-ud-japanese
    5. ginza
    6. Juman++
    7. Transformers
    8. rinna/japanese-gpt-neox-3.6b
    9. CyberAgent/calm2-7b
    10. stabilityai/japanese-stablelm-base-alpha-7b
    11. Google's Gemini
    12. OpenAI's GPT-4 / GPT-3.5

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources。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
    pass

  • 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 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources?
    pass
    AI 未点名 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources —— 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 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources —— 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？

  • In one sentence, what problem does the repo taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources —— 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 taishi-i/awesome-japanese-nlp-resources 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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