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REPOGEO 报告 · LITE

unitaryai/detoxify

默认分支 master · commit d5376446 · 扫描时间 2026/5/24 10:26:50

星标 1,246 · Fork 143

AI 可见性总分
40 /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
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 unitaryai/detoxify 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 the README H1 and H2 to clarify its role as a Python library with pre-trained models.

    原因:

    当前
    # 🙊 Detoxify
    ## Toxic Comment Classification with ⚡ Pytorch Lightning and 🤗 Transformers
    复制粘贴的修复
    # 🙊 Detoxify: A Python Library for Toxic Comment Classification
    ## Ready-to-use, pre-trained models for detecting toxicity, hate speech, and identity attacks in text.
  • mediumreadme#2
    Add an introductory sentence to the README emphasizing its local and open-source nature.

    原因:

    复制粘贴的修复
    Detoxify is a simple, local, and open-source Python library providing ready-to-use, pre-trained models for robust toxic comment classification.
  • lowreadme#3
    Add a 'Why Detoxify?' section to explicitly state its core differentiators.

    原因:

    复制粘贴的修复
    ## Why Detoxify?
    
    Detoxify stands out by providing ready-to-use, pre-trained models for text toxicity classification. Specifically fine-tuned on the Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification dataset, it's packaged as a simple, local, open-source Python library, offering a robust solution for content moderation and safety features.

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 unitaryai/detoxify
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
Google Cloud Perspective API
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Google Cloud Perspective API · 被推荐 1 次
  2. OpenAI Moderation API · 被推荐 1 次
  3. Amazon Rekognition · 被推荐 1 次
  4. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  5. Microsoft Azure Content Moderator · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Need a tool to automatically classify and moderate toxic language in user comments.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Google Cloud Perspective API
    2. OpenAI Moderation API
    3. Amazon Rekognition
    4. Hugging Face Transformers
    5. Microsoft Azure Content Moderator
    6. Body
    7. Sightengine

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 unitaryai/detoxify。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a robust machine learning model for detecting hate speech in text data.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. BERT
    2. HateBERT
    3. RoBERTa
    4. XLM-RoBERTa
    5. DistilBERT
    6. FastText
    7. Logistic Regression
    8. TF-IDF
    9. Word2Vec
    10. GloVe

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 unitaryai/detoxify。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 unitaryai/detoxify?
    pass
    AI 明确点名了 unitaryai/detoxify

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

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

    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 unitaryai/detoxify 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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