RRepoGEO

REPOGEO 报告 · LITE

haarnoja/sac

默认分支 master · commit 8258e336 · 扫描时间 2026/5/27 06:43:03

星标 1,259 · Fork 251

AI 可见性总分
35 /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
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 haarnoja/sac 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
    Reposition the README's deprecation notice to highlight historical value

    原因:

    当前
    **This repository is no longer maintained. Please use our new Softlearning package instead.**
    复制粘贴的修复
    **This repository contains the original TensorFlow implementation of Soft Actor-Critic (SAC) from the ICML 2018 paper. While no longer actively maintained, it serves as a foundational reference. For ongoing development and a more comprehensive package, please refer to our Softlearning repository.**
  • hightopics#2
    Add relevant topics to the repository

    原因:

    复制粘贴的修复
    reinforcement-learning, deep-learning, tensorflow, soft-actor-critic, sac, continuous-control, robotics, machine-learning
  • mediumlicense#3
    Clarify the project's license in the README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a section to the README, e.g., '## License\nThis project's licensing terms are detailed in the `LICENSE` file. Please consult it for specific conditions, as it is not a standard SPDX license.'

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 haarnoja/sac
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
Soft Actor-Critic (SAC)
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Soft Actor-Critic (SAC) · 被推荐 1 次
  2. Twin Delayed DDPG (TD3) · 被推荐 1 次
  3. Proximal Policy Optimization (PPO) · 被推荐 1 次
  4. Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) · 被推荐 1 次
  5. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are effective reinforcement learning methods for continuous control environments?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Soft Actor-Critic (SAC)
    2. Twin Delayed DDPG (TD3)
    3. Proximal Policy Optimization (PPO)
    4. Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG)
    5. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)
    6. Trust Region Policy Optimization (TRPO)

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

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Which deep reinforcement learning libraries support continuous action spaces using TensorFlow?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. TF-Agents
    2. Stable Baselines3
    3. Keras-RL2
    4. RLlib
    5. TRFL (TensorFlow Reinforcement Learning)

    AI 推荐了 5 个替代方案,却始终没点名 haarnoja/sac。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 haarnoja/sac?
    pass
    AI 明确点名了 haarnoja/sac

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

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

    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 haarnoja/sac 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。

RepoGEO badge preview实时预览
MARKDOWN(README)
[![RepoGEO](https://repogeo.com/badge/haarnoja/sac.svg)](https://repogeo.com/zh/r/haarnoja/sac)
HTML
<a href="https://repogeo.com/zh/r/haarnoja/sac"><img src="https://repogeo.com/badge/haarnoja/sac.svg" alt="RepoGEO" /></a>
Pro

订阅 Pro,解锁深度诊断

haarnoja/sac — 轻量扫描仍免费;本卡列出 Pro 相对轻量的深度额度。

  • 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