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REPOGEO 报告 · LITE

IAAR-Shanghai/SurveyX

默认分支 main · commit 01faa2ca · 扫描时间 2026/6/15 08:13:10

星标 977 · Fork 97

AI 可见性总分
28 /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
2 / 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 IAAR-Shanghai/SurveyX 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
    Rephrase the README's introductory paragraph to clarify the open-source repo's core function.

    原因：

    当前
    ✨Welcome to SurveyX! If you want to experience the full features, please log in to our website. This open-source code only provides offline processing capabilities.✨
    复制粘贴的修复
    ✨Welcome to SurveyX! This open-source repository provides powerful offline processing capabilities for academic survey automation, leveraging Large Language Models to generate high-quality, domain-specific academic papers and surveys. For the full suite of features, please visit our website.✨
  • highlicense#2
    Add a LICENSE file to the repository.

    原因：

    复制粘贴的修复
    Create a `LICENSE` file in the repository root, specifying the chosen open-source license (e.g., MIT, Apache-2.0, GPL-3.0).
  • mediumabout#3
    Expand the repository's 'About' description.

    原因：

    当前
    Academic Survey Paper Generation.
    复制粘贴的修复
    Automate the generation of academic survey papers and literature reviews using Large Language Models (LLMs). This open-source repository provides offline processing capabilities for research literature synthesis.

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 IAAR-Shanghai/SurveyX
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
Hugging Face Transformers
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Hugging Face Transformers · 被推荐 1 次
  2. Gensim · 被推荐 1 次
  3. spaCy · 被推荐 1 次
  4. OpenNMT · 被推荐 1 次
  5. SciBERT / BioBERT · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I automate the generation of academic survey papers from research literature?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. Gensim
    3. spaCy
    4. OpenNMT
    5. SciBERT / BioBERT
    6. Apache OpenNLP
    7. NLTK

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 IAAR-Shanghai/SurveyX。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What LLM-based tools assist with automated literature synthesis for academic research?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Elicit
    2. Scite.ai
    3. Connected Papers
    4. Semantic Scholar
    5. ResearchRabbit
    6. ChatGPT/GPT-4
    7. Humata AI

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

    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 IAAR-Shanghai/SurveyX solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 IAAR-Shanghai/SurveyX

    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 IAAR-Shanghai/SurveyX 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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