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REPOGEO 报告 · LITE

yandexdataschool/Practical_RL

默认分支 master · commit 6f7fa8bc · 扫描时间 2026/5/15 16:26:38

星标 6,498 · Fork 1,802

AI 可见性总分
22 /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 1 · 失败 0
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 yandexdataschool/Practical_RL 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's core value proposition to emphasize practical labs

    原因:

    当前
    An open course on reinforcement learning in the wild.
    复制粘贴的修复
    An open, hands-on course on reinforcement learning in the wild, featuring practical labs and assignments.
  • mediumabout#2
    Add a homepage URL to the repository's About section

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL
  • mediumtopics#3
    Refine repository topics to emphasize 'practical' and 'labs'

    原因:

    当前
    course-materials, deep-learning, deep-reinforcement-learning, git-course, hacktoberfest, keras, mooc, pytorch, pytorch-tutorials, reinforcement-learning, tensorflow
    复制粘贴的修复
    reinforcement-learning, deep-reinforcement-learning, course-materials, mooc, practical-labs, hands-on-learning, pytorch, tensorflow, keras, deep-learning, machine-learning-course

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 yandexdataschool/Practical_RL
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
Reinforcement Learning (CS234) by Stanford University
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Reinforcement Learning (CS234) by Stanford University · 被推荐 1 次
  2. Deep Reinforcement Learning by UC Berkeley · 被推荐 1 次
  3. Reinforcement Learning: An Introduction · 被推荐 1 次
  4. Reinforcement Learning by University College London · 被推荐 1 次
  5. Practical Reinforcement Learning by National Research University Higher School of Economics · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find an open, practical course to learn modern reinforcement learning techniques?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Reinforcement Learning (CS234) by Stanford University
    2. Deep Reinforcement Learning by UC Berkeley
    3. Reinforcement Learning: An Introduction
    4. Reinforcement Learning by University College London
    5. Practical Reinforcement Learning by National Research University Higher School of Economics
    6. spinningup by OpenAI

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for comprehensive course materials to master deep reinforcement learning with practical labs.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Deep Reinforcement Learning Nanodegree (Udacity)
    2. PyTorch
    3. TensorFlow
    4. Deep Reinforcement Learning (UC Berkeley - CS285)
    5. Python
    6. Practical Deep Reinforcement Learning (Coursera - University of Alberta)
    7. Keras
    8. Deep Reinforcement Learning (DeepLearning.AI - Coursera)
    9. Reinforcement Learning: An Introduction (Sutton & Barto)
    10. Deep Reinforcement Learning Hands-On (Packt Publishing book with code)

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 yandexdataschool/Practical_RL。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
    warn

    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 yandexdataschool/Practical_RL?
    pass
    AI 未点名 yandexdataschool/Practical_RL —— 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 yandexdataschool/Practical_RL in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 yandexdataschool/Practical_RL

    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 yandexdataschool/Practical_RL solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 yandexdataschool/Practical_RL —— 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 yandexdataschool/Practical_RL 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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