REPOGEO 报告 · LITE
valeman/awesome-conformal-prediction
默认分支 main · commit 9ace0967 · 扫描时间 2026/6/20 15:57:31
星标 1,250 · Fork 117
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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 valeman/awesome-conformal-prediction 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。
- highreadme#1Refine README opening to clarify role as a discovery hub
原因:
当前⭐ **The definitive resource for conformal prediction: methods, libraries, tutorials, benchmarks, and production guides.**
复制粘贴的修复⭐ **The definitive resource for conformal prediction: a curated hub to discover and understand leading methods, libraries, tutorials, benchmarks, and production guides, helping you choose the right tools for your needs.**
- mediumhomepage#2Add repository URL to homepage metadata
原因:
复制粘贴的修复https://github.com/valeman/awesome-conformal-prediction
- mediumlicense#3Add license clarification to README
原因:
复制粘贴的修复## License This project is licensed under the terms found in the [LICENSE file](LICENSE).
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。
- nonconformist · 被推荐 1 次
- MAPIE · 被推荐 1 次
- statsmodels · 被推荐 1 次
- LightGBM · 被推荐 1 次
- XGBoost · 被推荐 1 次
- 品类问题How to quantify prediction uncertainty in machine learning models reliably?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- nonconformist
- MAPIE
- statsmodels
- LightGBM
- XGBoost
- PyTorch
- Pyro
- TensorFlow Probability
- edward2
- TensorFlow
- scikit-learn
- GPyTorch
AI 推荐了 12 个替代方案,却始终没点名 valeman/awesome-conformal-prediction。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Where can I find comprehensive resources on building robust prediction intervals?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Prediction Intervals for Machine Learning by Christoph Molnar
- Scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)
- Forecasting: Principles and Practice (Hyndman and Athanasopoulos)
- Statsmodels (statsmodels/statsmodels)
- Conformal Prediction
- PyTorch Forecasting (jdb78/pytorch-forecasting)
- TensorFlow Probability (tensorflow/probability)
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 valeman/awesome-conformal-prediction。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 completenesswarn
建议:
- README presencepass
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 valeman/awesome-conformal-prediction?passAI 未点名 valeman/awesome-conformal-prediction —— 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 valeman/awesome-conformal-prediction in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 valeman/awesome-conformal-prediction
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 valeman/awesome-conformal-prediction solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 valeman/awesome-conformal-prediction —— 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 valeman/awesome-conformal-prediction 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。
[](https://repogeo.com/zh/r/valeman/awesome-conformal-prediction)<a href="https://repogeo.com/zh/r/valeman/awesome-conformal-prediction"><img src="https://repogeo.com/badge/valeman/awesome-conformal-prediction.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
valeman/awesome-conformal-prediction — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。
- 深度报告每月 10 次
- 无品牌品类查询5,轻量 2
- 优先行动项8,轻量 3