RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

Biohub/esm

默认分支 main · commit 453b2e2e · 扫描时间 2026/5/23 09:26:39

星标 2,340 · Fork 288

本仓库扫描历史

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。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
64 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #1.0
规则结果
通过 1 · 警告 0 · 失败 1
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 Biohub/esm 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
  • highabout#1
    Add a concise repository description

    原因：

    复制粘贴的修复
    Flagship protein models from EvolutionaryScale, including ESM3 for multimodal protein generation and prediction, and ESM C for high-quality protein sequence embeddings.
  • mediumreadme#2
    Clarify the specific license(s) in the README's 'Licenses' section

    原因：

    复制粘贴的修复
    This repository is licensed under [SPECIFIC LICENSE NAME(S) HERE]. Please refer to the LICENSE file for full details.

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 Biohub/esm
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
8%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
deepmind/alphafold
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. deepmind/alphafold · 被推荐 1 次
  2. aqlaboratory/openfold · 被推荐 1 次
  3. gcorso/DiffDock · 被推荐 1 次
  4. salesforce/progen · 被推荐 1 次
  5. pyg-team/pytorch_geometric · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Seeking a Python library for multimodal protein generation and prediction tasks.
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. ESM (facebookresearch/esm) ← 你
    2. AlphaFold/AlphaFold-Multimer (deepmind/alphafold)
    3. OpenFold (aqlaboratory/openfold)
    4. DiffDock (gcorso/DiffDock)
    5. ProGen (salesforce/progen)
    6. PyTorch Geometric (PyG) (pyg-team/pytorch_geometric)
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Which tools can generate high-quality embeddings for protein sequences?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ESM-2
    2. ProtT5-XL-U50
    3. ProtBERT
    4. Ankh
    5. SeqVec
    6. UniRep

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 Biohub/esm。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
    fail

    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 Biohub/esm?
    pass
    AI 明确点名了 Biohub/esm

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

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

    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 Biohub/esm 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）
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/Biohub/esm.svg)](https://repogeo.com/zh/r/Biohub/esm)
HTML
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  • 优先行动项8，轻量 3