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REPOGEO 报告 · LITE

mgechev/skillgrade

默认分支 main · commit e8ed5440 · 扫描时间 2026/6/10 09:07:57

星标 511 · Fork 37

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
40 /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 2 · 警告 0 · 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 mgechev/skillgrade 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
  • highabout#1
    Clarify the repository description to focus on AI agent evaluation.

    原因：

    当前
    "Unit tests" for your agent skills
    复制粘贴的修复
    A framework for evaluating AI agent skills and their ability to use custom tools and functions.
  • hightopics#2
    Expand repository topics to include more specific AI agent evaluation keywords.

    原因：

    当前
    agent, claude-code, codex, eval, gemini-cli, skill
    复制粘贴的修复
    ai-agent, agent-evaluation, llm-evaluation, tool-use, function-calling, agent-testing, skill-evaluation, llm-testing
  • mediumreadme#3
    Add a 'Why Skillgrade?' or 'Comparison' section to the README.

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a new section to your README, for example, after 'Quick Start', titled 'Why Skillgrade?'. Include text similar to: 'While general LLM evaluation frameworks like DeepEval or LangChain Evaluation assess broad model performance, Skillgrade is purpose-built for evaluating AI agents. It focuses specifically on testing an agent's ability to correctly discover, integrate, and utilize custom tools and functions, ensuring your agents reliably perform skill-based tasks.'

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 mgechev/skillgrade
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
LangChain
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. LangChain · 被推荐 1 次
  2. LlamaIndex · 被推荐 1 次
  3. Pytest · 被推荐 1 次
  4. unittest.mock.patch · 被推荐 1 次
  5. pytest-mock · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to test if my AI agent correctly uses custom tools and functions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain
    2. LlamaIndex
    3. Pytest
    4. unittest.mock.patch
    5. pytest-mock
    6. OpenAI Evals
    7. Playwright
    8. Selenium
    9. Postman
    10. Insomnia

    AI 推荐了 10 个替代方案，却始终没点名 mgechev/skillgrade。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tool for grading AI agent responses based on predefined tasks and criteria?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain Evaluation
    2. Arize AI
    3. Phoenix
    4. Weights & Biases
    5. DeepEval
    6. Humanloop
    7. Giskard
    8. NLTK
    9. spaCy
    10. scikit-learn
    11. OpenAI
    12. Anthropic

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 mgechev/skillgrade。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
    pass

  • 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 mgechev/skillgrade?
    pass
    AI 明确点名了 mgechev/skillgrade

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

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

    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 mgechev/skillgrade 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/mgechev/skillgrade.svg)](https://repogeo.com/zh/r/mgechev/skillgrade)
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  • 优先行动项8，轻量 3