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REPOGEO 报告 · LITE

siemanko/tensorflow-deepq

默认分支 master · commit 149e69e5 · 扫描时间 2026/5/20 08:18:05

星标 1,165 · Fork 290

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 siemanko/tensorflow-deepq 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 obsolescence message to clarify historical value

    原因:

    当前
    # This reposity is now obsolte!
    
    Check out the new simpler, better performing and more complete implementation that we released at OpenAI:
    
    https://github.com/openai/baselines
    复制粘贴的修复
    # Historical Deep Q-Learning Demonstration with TensorFlow 1.x
    
    This repository serves as a historical example of Deep Q-Learning (DQN) implemented with TensorFlow 1.x. While no longer actively maintained, it remains a valuable educational resource for understanding early Deep Reinforcement Learning concepts. For modern, actively maintained Deep RL libraries, please see OpenAI Baselines: https://github.com/openai/baselines.
  • mediumtopics#2
    Add relevant topics to improve categorization

    原因:

    复制粘贴的修复
    deep-q-learning, reinforcement-learning, tensorflow, dqn, deep-reinforcement-learning, machine-learning, tf1, atari
  • lowabout#3
    Improve the repository description for clarity

    原因:

    当前
    A deep Q learning demonstration using Google Tensorflow
    复制粘贴的修复
    A historical demonstration of Deep Q-Learning (DQN) implemented using TensorFlow 1.x, serving as an educational reference for early deep reinforcement learning concepts.

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 siemanko/tensorflow-deepq
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
DLR-RM/stable-baselines3
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. DLR-RM/stable-baselines3 · 被推荐 1 次
  2. ray-project/ray · 被推荐 1 次
  3. thu-ml/tianshou · 被推荐 1 次
  4. openai/baselines · 被推荐 1 次
  5. keras-rl/keras-rl · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for a library to implement deep Q learning in reinforcement learning projects.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Stable Baselines3 (DLR-RM/stable-baselines3)
    2. RLlib (ray-project/ray)
    3. Tianshou (thu-ml/tianshou)
    4. OpenAI Baselines (openai/baselines)
    5. Keras-RL (keras-rl/keras-rl)
    6. PyTorch-RL (various community projects)

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 siemanko/tensorflow-deepq。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are some good tools for deep reinforcement learning in simulated environments?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OpenAI Gym / Gymnasium
    2. Stable Baselines3 (SB3)
    3. RLlib (part of Ray)
    4. CleanRL
    5. Tianshou
    6. Unity ML-Agents
    7. DeepMind's Acme

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 siemanko/tensorflow-deepq。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 siemanko/tensorflow-deepq?
    pass
    AI 未点名 siemanko/tensorflow-deepq —— 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 siemanko/tensorflow-deepq in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 siemanko/tensorflow-deepq

    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 siemanko/tensorflow-deepq solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 siemanko/tensorflow-deepq —— 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 siemanko/tensorflow-deepq 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/siemanko/tensorflow-deepq.svg)](https://repogeo.com/zh/r/siemanko/tensorflow-deepq)
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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