REPOGEO 报告 · LITE
stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact
默认分支 main · commit 57fefdb2 · 扫描时间 2026/5/18 01:12:52
星标 1,037 · Fork 149
下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。
共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。
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 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact 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#1Reposition README H1 and opening sentence to clarify purpose
原因:
当前# Meta-Harness Agent scaffold for Terminal-Bench 2.0, built on top of Terminus-KIRA by KRAFTON AI and Harbor's Terminus-2 framework.
复制粘贴的修复# Meta-Harness: An AI Agent Scaffold for Efficient Command-Line Task Execution Meta-Harness is an AI agent scaffold designed to boost efficiency in command-line tasks by reducing initial exploration, built for the Terminal-Bench 2.0 benchmark on top of Terminus-KIRA by KRAFTON AI and Harbor's Terminus-2 framework.
- hightopics#2Add relevant topics to improve categorization
原因:
当前(none)
复制粘贴的修复ai-agents, command-line, terminal, benchmarking, llm-agents, agent-scaffold, environment-bootstrapping, terminal-bench
- mediumlicense#3Add a LICENSE file
原因:
当前(no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
复制粘贴的修复(Create a LICENSE file in the root of the repository, e.g., MIT or Apache-2.0, to clearly state the terms of use.)
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。
- OpenAI Function Calling · 被推荐 1 次
- LangChain · 被推荐 1 次
- LlamaIndex · 被推荐 1 次
- Chroma · 被推荐 1 次
- Pinecone · 被推荐 1 次
- 品类问题How to make AI agents more efficient at command-line tasks by reducing initial exploration?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- OpenAI Function Calling
- LangChain
- LlamaIndex
- Chroma
- Pinecone
- Weaviate
- Semantic Kernel
- Guardrails AI
- Pydantic
- ShellGPT
AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题What tools help evaluate or develop AI agents for complex shell environments?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- OpenAI Gym
- AgentGym
- ALFWorld
- MiniWoB++
- RLlib
- Pommerman
- subprocess
- pexpect
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact。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 completenessfail
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 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact?passAI 未点名 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact —— 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 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact
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 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact —— 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 stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact 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/stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact)<a href="https://repogeo.com/zh/r/stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact"><img src="https://repogeo.com/badge/stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
stanford-iris-lab/meta-harness-tbench2-artifact — 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