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REPOGEO 报告 · LITE

danijar/crafter

默认分支 main · commit e04542a2 · 扫描时间 2026/6/7 13:42:29

星标 553 · Fork 92

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 danijar/crafter 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 H1 to specify category

    原因：

    当前
    # Crafter

Open world survival game for evaluating a wide range of agent abilities within a single environment.
    复制粘贴的修复
    # Crafter: An Open-World Reinforcement Learning Benchmark Environment

An open-world survival game for evaluating a wide range of agent abilities within a single environment.
  • mediumtopics#2
    Add specific keywords to topics

    原因：

    当前
    artificial-intelligence, deep-learning, environment, minecraft, reinforcement-learning, simulation
    复制粘贴的修复
    artificial-intelligence, deep-learning, environment, minecraft, reinforcement-learning, simulation, benchmarking, rl-environment, open-world
  • lowabout#3
    Refine the repository description

    原因：

    当前
    Benchmarking the Spectrum of Agent Capabilities
    复制粘贴的修复
    An open-world reinforcement learning environment for benchmarking the spectrum of agent capabilities.

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 danijar/crafter
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
Procgen Benchmark
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Procgen Benchmark · 被推荐 2 次
  2. DeepMind Lab · 被推荐 2 次
  3. MineRL · 被推荐 1 次
  4. Gym-MiniGrid · 被推荐 1 次
  5. Habitat-API · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What open-world simulation environment is good for benchmarking diverse reinforcement learning agent abilities?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. MineRL
    2. Procgen Benchmark
    3. Gym-MiniGrid
    4. DeepMind Lab
    5. Habitat-API

    AI 推荐了 5 个替代方案，却始终没点名 danijar/crafter。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a single environment for evaluating various deep reinforcement learning agent skills efficiently.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Meta-World
    2. Procgen Benchmark
    3. DeepMind Lab
    4. Gymnasium
    5. Minigrid
    6. Unity ML-Agents Toolkit
    7. RLBench

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 danijar/crafter。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 danijar/crafter?
    pass
    AI 明确点名了 danijar/crafter

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

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

    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 danijar/crafter 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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