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REPOGEO 报告 · LITE

SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments

默认分支 master · commit 84b9adef · 扫描时间 2026/5/16 20:27:55

星标 1,015 · Fork 57

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
22 /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
1 / 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 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments 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
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening to clarify the repo's nature

    原因：

    当前
    We aim to push ChatGPT + Code Interpreter to its limits, show you what's possible and unlock your creativity! Well, and have a lot of fun doing it! 🔥
    复制粘贴的修复
    This repository is a curated collection of awesome experiments and practical use cases for pushing ChatGPT + Code Interpreter to its limits, showing you what's possible and unlocking your creativity! Well, and having a lot of fun doing it! 🔥
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root with an appropriate open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0) to clarify usage rights.
  • mediumtopics#3
    Enhance repository topics for better categorization

    原因：

    当前
    agent, chatbot, code-interpreter, computer-vision, jailbreak, language
    复制粘贴的修复
    agent, chatbot, code-interpreter, computer-vision, jailbreak, language, awesome-list, experiments, use-cases, generative-ai, llm-experiments

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 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments
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
ChatGPT with Code Interpreter
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. ChatGPT with Code Interpreter · 被推荐 2 次
  2. Google Bard · 被推荐 1 次
  3. jupyterlab/jupyter-ai · 被推荐 1 次
  4. DataCamp Workspace · 被推荐 1 次
  5. Hex · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I leverage a conversational AI with an integrated Python sandbox for data analysis?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ChatGPT with Code Interpreter
    2. Google Bard
    3. Jupyter AI (jupyterlab/jupyter-ai)
    4. DataCamp Workspace
    5. Hex
    6. Deepnote
    7. LangChain (langchain-ai/langchain)
    8. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    9. Pillow (python-pillow/Pillow)
    10. Docker
    11. Google Cloud Run
    12. AWS Lambda

    AI 推荐了 12 个替代方案，却始终没点名 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What advanced experiments are possible with a large language model capable of running code?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. pytest (pytest-dev/pytest)
    2. JUnit
    3. Git
    4. Flask (pallets/flask)
    5. Django (django/django)
    6. Express.js (expressjs/express)
    7. cProfile
    8. Pandas (pandas-dev/pandas)
    9. NumPy (numpy/numpy)
    10. SciPy (scipy/scipy)
    11. scikit-learn (scikit-learn/scikit-learn)
    12. OpenMM (openmm/openmm)
    13. Pygame (pygame/pygame)
    14. Gymnasium (Farama-Foundation/Gymnasium)
    15. Matplotlib (matplotlib/matplotlib)
    16. Seaborn (mwaskom/seaborn)
    17. Plotly (plotly/plotly.py)
    18. Altair (altair-viz/altair)
    19. ChatGPT with Code Interpreter

    AI 推荐了 19 个替代方案，却始终没点名 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments。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 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments?
    pass
    AI 未点名 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments —— 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 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments

    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 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments —— 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 SkalskiP/awesome-chatgpt-code-interpreter-experiments 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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