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REPOGEO 报告 · LITE

openai/procgen

默认分支 master · commit 37b521db · 扫描时间 2026/5/12 08:27:12

星标 1,157 · Fork 219

AI 可见性总分
69 /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 openai/procgen 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 relevant topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    ["reinforcement-learning", "rl-environments", "procedural-generation", "gym-environments", "benchmark", "generalization", "openai"]
  • mediumreadme#2
    Refine the README's main heading for explicit positioning

    原因：

    当前
    # Procgen Benchmark
    复制粘贴的修复
    # Procgen Benchmark: A Suite of Procedurally-Generated RL Environments for Generalization Benchmarking
  • lowreadme#3
    Clarify the README's introductory sentence for directness

    原因：

    当前
    16 simple-to-use procedurally-generated gym environments which provide a direct measure of how quickly a reinforcement learning agent learns generalizable skills.
    复制粘贴的修复
    This repository offers 16 simple-to-use procedurally-generated gym environments, specifically designed to directly measure how quickly a reinforcement learning agent learns generalizable skills.

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 openai/procgen
平均排名
#1.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
9%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Meta-World
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Meta-World · 被推荐 1 次
  2. Procgen Benchmark · 被推荐 1 次
  3. MiniGrid · 被推荐 1 次
  4. Gym-Retro · 被推荐 1 次
  5. DeepMind Lab · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Looking for environments to benchmark reinforcement learning agents on generalizable skills.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Meta-World
    2. Procgen Benchmark
    3. MiniGrid
    4. Gym-Retro
    5. DeepMind Lab

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are fast, procedurally-generated environments for training robust reinforcement learning models?
    你：第 1 位
    AI 推荐顺序：
    1. Procgen Benchmark (openai/procgen) ← 你
    2. MiniGrid (Farama-Foundation/MiniGrid)
    3. Unity ML-Agents (Unity-Technologies/ml-agents)
    4. Gym-Retro (openai/gym-retro)
    5. DeepMind Lab (deepmind/lab)
    6. ViZDoom (mwydmuch/ViZDoom)
    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 openai/procgen?
    pass
    AI 明确点名了 openai/procgen

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

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

    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 openai/procgen 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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