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REPOGEO 报告 · LITE

raiyanyahya/how-to-train-your-gpt

默认分支 master · commit ed4858f2 · 扫描时间 2026/5/8 06:48:02

星标 709 · Fork 91

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 4 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 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt 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 README H1 to specify "interactive textbook for building LLMs from scratch"

    原因：

    当前
    # 🧠 How to Train Your GPT
    复制粘贴的修复
    # 🧠 How to Train Your GPT: An Interactive Textbook to Build LLMs From Scratch
  • highhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://github.com/raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
  • mediumtopics#3
    Refine repository topics to emphasize "LLM development" and "learning" more explicitly

    原因：

    当前
    attention-mechanism, deep-learning, educational, from-scratch, gpt, language-model, llama, llm, machine-learning, natural-language-processing, python, pytorch, tokenisation, transformers, tutorial
    复制粘贴的修复
    attention-mechanism, build-llm, deep-learning, educational, from-scratch, gpt, language-model, learn-llm, llm, llm-development, machine-learning, natural-language-processing, python, pytorch, tokenisation, transformers, tutorial

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 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt
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
apache/arrow
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. apache/arrow · 被推荐 2 次
  2. Hugging Face Transformers · 被推荐 2 次
  3. pytorch/pytorch · 被推荐 1 次
  4. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  5. keras-team/keras · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I learn to build a large language model from the ground up?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. PyTorch (pytorch/pytorch)
    2. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    3. Keras (keras-team/keras)
    4. Hugging Face Transformers Library (huggingface/transformers)
    5. Hugging Face Datasets Library (huggingface/datasets)
    6. Pandas (pandas-dev/pandas)
    7. Apache Arrow (apache/arrow)
    8. Parquet
    9. pyarrow (apache/arrow)
    10. NVIDIA CUDA Toolkit
    11. cuDNN
    12. AWS EC2
    13. Google Cloud TPUs
    14. Azure NC-series VMs
    15. PyTorch Lightning (Lightning-AI/pytorch-lightning)
    16. Weights & Biases (W&B) (wandb/wandb)
    17. TensorBoard (tensorflow/tensorboard)

    AI 推荐了 17 个替代方案，却始终没点名 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Seeking a practical guide to implement attention mechanisms and tokenization in Python.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Hugging Face Transformers
    2. NLTK
    3. SpaCy
    4. BPEmb
    5. PyTorch
    6. TensorFlow / Keras
    7. Hugging Face Transformers

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt。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 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt?
    pass
    AI 明确点名了 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt

    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 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt

    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 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt —— 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 raiyanyahya/how-to-train-your-gpt 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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