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REPOGEO 报告 · LITE

codefuse-ai/CodeFuse-CGM

默认分支 main · commit 2c12754a · 扫描时间 2026/6/6 10:03:41

星标 533 · Fork 56

AI 可见性总分
30 /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 0 · 失败 1
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 codefuse-ai/CodeFuse-CGM 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
    ["llm", "graph-neural-networks", "software-engineering", "code-generation", "code-understanding", "large-language-models", "ai-framework", "neurips"]
  • highreadme#2
    Update README H1 and Introduction's first paragraph to clarify positioning

    原因:

    复制粘贴的修复
    # CGM: Code Graph LLM - A Graph-Integrated Framework for Repository-Level Software Engineering Tasks
    
    ## Contents
    - [News](#news)
    - [Introduction](#introduction)
    - [Installation](#installation)
    - [Examples](#examples)
      - [Rewriter](#rewriter)
      - [Retriever](#retriever)
      - [Reranker](#reranker)
      - [Reader](#reader)
    - [Contributing](#contributing)
    - [Citation](#citation)
    - [Join Us](#join-us)
    
    ## News
    
    🔥🔥🔥 [2025/09/19] Our paper Code Graph Model (CGM): A Graph-Integrated Large Language Model for Repository-Level Software Engineering Tasks has been accepted to NeurIPS 2025!
    
    🔥🔥🔥 [2025/01/15] We are pleased to announce the updated version of the CGM-72B-V1.2. The model further achieves a remarkable 44.00% resolve rate on the SWE-Bench-Lite leaderboard.
    
    🔥🔥🔥 [2024/12/28] We are pleased to announce the updated version of the CGM-72B-V1.1. The model further achieves a remarkable 41.67% resolve rate on the SWE-Bench-Lite leaderboard.
    
    🔥🔥🔥 [2024/10/28] We are pleased to announce that CGM-72B achieves a remarkable 35.67% resolve rate on the SWE-Bench-Lite leaderboard.
    
    🔥🔥🔥 [2024/10/28] We released **CGM**, mainly for repository-level coding tasks.
    
    - 📜 **Paper**: Code Graph Model (CGM): A Graph-Integrated Large Language Model for Repository-Level Software Engineering Tasks
    - 🤖 **Model**: codefuse-ai/CodeFuse-CGM-72B
    - 📊 **Data**: codefuse-ai/CodeGraph
    
    ## Introduction
    CGM is a cutting-edge **graph-integrated LLM framework** specifically engineered for complex, repository-level software engineering (SE) tasks. It uniquely constructs a comprehensive code graph to provide rich context, enabling advanced capabilities for code generation, rewriting, retrieval, and understanding.
  • highlicense#3
    Add a LICENSE file to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file in the repository root, choosing an appropriate open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0) and adding its SPDX identifier to the repository's "About" section.

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 codefuse-ai/CodeFuse-CGM
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
AutoGPT
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. AutoGPT · 被推荐 1 次
  2. MetaGPT · 被推荐 1 次
  3. LangChain · 被推荐 1 次
  4. LlamaIndex · 被推荐 1 次
  5. CrewAI · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What LLM frameworks are available for automating complex repository-level software engineering tasks?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. AutoGPT
    2. MetaGPT
    3. LangChain
    4. LlamaIndex
    5. CrewAI
    6. OpenDevin

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 codefuse-ai/CodeFuse-CGM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a large language model that leverages graph structures for advanced code understanding and generation.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Code Llama
    2. Neo4j
    3. ArangoDB
    4. GPT-4
    5. Joern
    6. CodeQL
    7. DeepMind's AlphaCode 2
    8. Google's Gemini
    9. Hugging Face Transformers
    10. Salesforce/codegen-350M-mono
    11. bigcode/starcoder
    12. PyTorch Geometric
    13. DGL

    AI 推荐了 13 个替代方案,却始终没点名 codefuse-ai/CodeFuse-CGM。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
    fail

    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 codefuse-ai/CodeFuse-CGM?
    pass
    AI 明确点名了 codefuse-ai/CodeFuse-CGM

    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 codefuse-ai/CodeFuse-CGM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 codefuse-ai/CodeFuse-CGM

    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 codefuse-ai/CodeFuse-CGM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 codefuse-ai/CodeFuse-CGM

    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 codefuse-ai/CodeFuse-CGM 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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  • 深度报告每月 10 次
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  • 优先行动项8,轻量 3