REPOGEO 报告 · LITE
functime-org/functime
默认分支 main · commit 71e11992 · 扫描时间 2026/6/22 23:26:58
星标 1,180 · Fork 64
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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 functime-org/functime 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。
- highreadme#1Reposition README opening to highlight Polars and parallel processing
原因:
当前functime is a powerful Python library for production-ready global forecasting and time-series feature extraction on large panel datasets.
复制粘贴的修复functime is a powerful Python library for **embarrassingly parallel global forecasting** and **time-series feature extraction** on **large panel datasets**, built with **Polars** for unparalleled speed and scale.
- mediumreadme#2Elevate the LLM agent feature in the README's Highlights
原因:
当前## Additional Highlights `functime` comes with a specialized LLM agent to analyze, describe, and compare your forecasts. Check out the walkthrough here.
复制粘贴的修复Add a new bullet point under 'Highlights': - **LLM Agent:** Analyze, describe, and compare your forecasts with a specialized LLM agent.
- lowtopics#3Add 'global-forecasting' to repository topics
原因:
当前feature-engineering, forecasting, machine-learning, panel-data, polars, python, time-series
复制粘贴的修复feature-engineering, forecasting, global-forecasting, machine-learning, panel-data, polars, python, time-series
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。
- PyCaret · 被推荐 1 次
- Darts · 被推荐 1 次
- Prophet · 被推荐 1 次
- XGBoost · 被推荐 1 次
- Featuretools · 被推荐 1 次
- 品类问题How to perform scalable time-series forecasting and feature engineering on large panel datasets?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- PyCaret
- Darts
- Prophet
- XGBoost
- Featuretools
- Databricks
- Apache Spark
- MLlib
- Spark SQL
- Google Cloud Platform (GCP)
- BigQuery ML
- Vertex AI
- BigQuery
- AWS
- Amazon Forecast
- Amazon SageMaker
- AWS Glue
- Amazon Athena
- Nixtla's StatsForecast
- Nixtla's HierarchicalForecast
- Nixtla's MLForecast
- Polars
- Pandas
- Ray
- Dask
- Modin
- TensorFlow
- PyTorch
AI 推荐了 28 个替代方案,却始终没点名 functime-org/functime。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Python library for embarrassingly parallel time-series feature extraction and forecasting using Polars?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- tsfresh (blue-yonder/tsfresh)
- feature_engine (feature-engine/feature_engine)
- Pytorch Forecasting (pytorch-forecasting/pytorch-forecasting)
- sktime (sktime/sktime)
- Prophet (facebook/prophet)
- statsforecast (Nixtla/statsforecast)
AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 functime-org/functime。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 completenesspass
- README presencepass
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 functime-org/functime?passAI 明确点名了 functime-org/functime
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 functime-org/functime in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 functime-org/functime
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 functime-org/functime solve, and who is the primary audience?passAI 明确点名了 functime-org/functime
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 functime-org/functime 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。
[](https://repogeo.com/zh/r/functime-org/functime)<a href="https://repogeo.com/zh/r/functime-org/functime"><img src="https://repogeo.com/badge/functime-org/functime.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
functime-org/functime — 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