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REPOGEO 报告 · LITE

haykgrigo3/TimeCapsuleLLM

默认分支 main · commit b32ac6d0 · 扫描时间 2026/5/18 08:02:59

星标 1,915 · Fork 72

本仓库扫描历史

下方为分数趋势(含全部就绪扫描;左旧右新,可横向滚动)。表格明细默认折叠,展开后每页 10 条,最新在上。

分数趋势(左 → 右:旧 → 新)

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格(每页 10 条,可翻页)。

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 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM 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 specific topics to improve categorization

    原因:

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    llm, historical-llm, time-capsule, nlp, generative-ai, bias-reduction, historical-data, language-model, ai-research, vintage-llm
  • highreadme#2
    Reposition README H1 and opening sentence for clarity

    原因:

    当前
    # TimeCapsule LLM
    *A language model trained **from scratch** exclusively on data from certain places and time periods to reduce modern bias and emulate the voice, vocabulary, and worldview of the era.*
    复制粘贴的修复
    # TimeCapsule LLM: Historical Language Models to Eliminate Modern Bias
    *TimeCapsule LLM is a unique language model trained **from scratch** exclusively on data from specific historical periods and locations. Its core purpose is to reduce contemporary biases and accurately emulate the voice, vocabulary, and worldview of past eras, unlike general-purpose LLMs focused on memory or context.*
  • mediumhomepage#3
    Add a project homepage link

    原因:

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    https://huggingface.co/datasets/postgrammar/london-llm-1800

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 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM
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
GPT-2
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. GPT-2 · 被推荐 1 次
  2. GPT-3 · 被推荐 1 次
  3. ChatGPT · 被推荐 1 次
  4. Claude · 被推荐 1 次
  5. Gemini · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How to generate text with historical accuracy, avoiding contemporary language biases?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-2
    2. GPT-3
    3. ChatGPT
    4. Claude
    5. Gemini
    6. Oxford English Dictionary
    7. Google Ngram Viewer
    8. Corpus of Historical American English
    9. Corpus of Historical English

    AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What large language models are available for generating text reflecting specific historical eras?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. GPT-4
    2. Claude 3 Opus / Sonnet
    3. Gemini 1.5 Pro
    4. Mistral Large
    5. Llama 2
    6. Llama 3

    AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM。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 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM?
    pass
    AI 明确点名了 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM

    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 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM

    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 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM —— 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?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 haykgrigo3/TimeCapsuleLLM 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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  • 深度报告每月 10 次
  • 无品牌品类查询5,轻量 2
  • 优先行动项8,轻量 3