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REPOGEO 报告 · LITE

harbor-framework/terminal-bench

默认分支 main · commit 1a6ffa96 · 扫描时间 2026/5/10 05:27:40

星标 2,177 · Fork 509

AI 可见性总分
35 /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
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 harbor-framework/terminal-bench 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
    Clarify README's immediate purpose statement

    原因：

    当前
    # terminal-bench
    复制粘贴的修复
    # terminal-bench

A benchmark for evaluating AI agents in real terminal environments.
  • mediumreadme#2
    Add a 'Why Terminal-Bench?' section to differentiate from competitors

    原因：

    复制粘贴的修复
    ## Why Terminal-Bench?

Unlike general LLM evaluation frameworks (e.g., LM Harness, OpenAI Evals) or broader AI agent benchmarks (e.g., SWE-bench, AgentBench), Terminal-Bench uniquely focuses on evaluating AI agents within *real terminal environments*. We provide a robust platform for testing an agent's proficiency in executing complex, multi-step command-line operations and end-to-end tasks, such as compiling code, training models, or setting up servers, directly where they would operate.

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 harbor-framework/terminal-bench
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
EleutherAI/lm-eval
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. EleutherAI/lm-eval · 被推荐 1 次
  2. LiteLLM · 被推荐 1 次
  3. OpenAI Evals · 被推荐 1 次
  4. LangChain · 被推荐 1 次
  5. Hugging Face `evaluate` library · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to benchmark large language models performing complex tasks within a terminal?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LM Harness (EleutherAI/lm-eval)
    2. LiteLLM
    3. OpenAI Evals
    4. LangChain
    5. Hugging Face `evaluate` library
    6. Custom Python/Bash Scripts
    7. MLflow

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 harbor-framework/terminal-bench。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tools to evaluate AI model proficiency in executing multi-step command-line operations?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. AgentBench
    2. SWE-bench
    3. AutoGPT
    4. BabyAGI
    5. SuperAGI
    6. Docker
    7. Python
    8. Bash
    9. Pylint
    10. Flake8
    11. Caliper

    AI 推荐了 11 个替代方案，却始终没点名 harbor-framework/terminal-bench。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 harbor-framework/terminal-bench?
    pass
    AI 明确点名了 harbor-framework/terminal-bench

    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 harbor-framework/terminal-bench in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 harbor-framework/terminal-bench

    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 harbor-framework/terminal-bench solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 harbor-framework/terminal-bench

    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 harbor-framework/terminal-bench 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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  • 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
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