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REPOGEO 报告 · LITE

mees/calvin

默认分支 main · commit fa03f01f · 扫描时间 2026/6/7 15:17:35

星标 931 · Fork 123

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 mees/calvin 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
  • highabout#1
    Update the 'about' description to include the full acronym expansion

    原因：

    当前
    CALVIN - A benchmark for Language-Conditioned Policy Learning for Long-Horizon Robot Manipulation Tasks
    复制粘贴的修复
    CALVIN (Composing Actions from Language and Vision) is an open-source simulated benchmark for Language-Conditioned Policy Learning for Long-Horizon Robot Manipulation Tasks.
  • highreadme#2
    Reposition the README H1 to specify the full project name and purpose

    原因：

    当前
    # CALVIN
    复制粘贴的修复
    # CALVIN: A Benchmark for Language-Conditioned Policy Learning for Long-Horizon Robot Manipulation Tasks
  • mediumtopics#3
    Add 'benchmark' and 'robot-manipulation' to the repository topics

    原因：

    当前
    computer-vision, deep-learning, grounding, manipulation, natural-language-processing, pytorch, robotics, vision, vision-and-language, vision-language
    复制粘贴的修复
    benchmark, robot-manipulation, computer-vision, deep-learning, grounding, manipulation, natural-language-processing, pytorch, robotics, vision, vision-and-language, vision-language

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 mees/calvin
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
RLBench
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. RLBench · 被推荐 2 次
  2. ALFWorld (ALFRED) · 被推荐 1 次
  3. Meta-World · 被推荐 1 次
  4. Calvin (Composing Activities from Language for Versatile Instruction Following) · 被推荐 1 次
  5. SayCan (Google's SayCan Benchmark) · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are the best simulated benchmarks for long-horizon robot manipulation with language instructions?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. ALFWorld (ALFRED)
    2. RLBench
    3. Meta-World
    4. Calvin (Composing Activities from Language for Versatile Instruction Following)
    5. SayCan (Google's SayCan Benchmark)
    6. RoboStack (Robotics Stack for Learning and Evaluation)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking frameworks for training robot manipulation policies using vision and natural language.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Open X-Embodiment
    2. RoboCat
    3. RLBench
    4. Franka Emika Panda
    5. ROS
    6. MoveIt!
    7. Habitat
    8. PyRobot

    AI 推荐了 8 个替代方案，却始终没点名 mees/calvin。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 mees/calvin?
    pass
    AI 明确点名了 mees/calvin

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

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

    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 mees/calvin 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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