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REPOGEO 报告 · LITE

numenta/NAB

默认分支 master · commit ea702d75 · 扫描时间 2026/6/22 17:26:55

星标 2,097 · Fork 872

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
68 /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 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 numenta/NAB 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
  • hightopics#1
    Add specific topics to improve categorization

    原因：

    复制粘贴的修复
    anomaly-detection, benchmark, timeseries, streaming-data, real-time, evaluation
  • mediumreadme#2
    Strengthen README's opening to emphasize 'evaluation framework'

    原因：

    当前
    Welcome. This repository contains the data and scripts which comprise the Numenta Anomaly Benchmark (NAB) v1.1. NAB is a novel benchmark for evaluating algorithms for anomaly detection in streaming, real-time applications.
    复制粘贴的修复
    Welcome to the Numenta Anomaly Benchmark (NAB) v1.1. This repository provides a novel, standardized framework for evaluating anomaly detection algorithms in streaming, real-time applications. It includes over 50 labeled real-world and artificial timeseries data files, plus a unique scoring mechanism.
  • lowhomepage#3
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://doi.org/10.5281/zenodo.1040335

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 numenta/NAB
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
5%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Scikit-learn
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Scikit-learn · 被推荐 1 次
  2. PyOD · 被推荐 1 次
  3. ADTK · 被推荐 1 次
  4. Apache Flink · 被推荐 1 次
  5. Apache Kafka · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to evaluate real-time anomaly detection algorithms for streaming data?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Scikit-learn
    2. PyOD
    3. ADTK
    4. Apache Flink
    5. Apache Kafka
    6. Spark Streaming / Structured Streaming
    7. Prometheus
    8. Grafana
    9. Kubernetes
    10. Elastic Stack
    11. AWS Kinesis Analytics
    12. Azure Stream Analytics
    13. Google Cloud Dataflow
    14. OpenTSDB

    AI 推荐了 14 个替代方案，却始终没点名 numenta/NAB。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are good benchmarks for timeseries anomaly detection in real-time applications?
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. NAB ← 你
    2. ADBench
    3. UCR Anomaly Archive
    4. Yahoo S5
    5. AWS IoT Analytics Anomaly Detection Dataset
    6. KDD Cup 1999
    7. Custom Datasets
    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 numenta/NAB?
    pass
    AI 明确点名了 numenta/NAB

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

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

    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 numenta/NAB 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/numenta/NAB.svg)](https://repogeo.com/zh/r/numenta/NAB)
HTML
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  • 深度报告每月 10 次
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