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REPOGEO 报告 · LITE

jianzhnie/awesome-instruction-datasets

默认分支 main · commit bf704a5b · 扫描时间 2026/6/1 00:22:22

星标 732 · Fork 41

AI 可见性总分
27 /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 2 · 警告 0 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
1 / 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets 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 opening to clarify it's a collection of datasets

    原因:

    当前
    # Awesome Instruction Datasets
    复制粘贴的修复
    # Awesome Instruction Datasets
    
    This repository is a curated collection of high-quality instruction datasets and prompt datasets, specifically compiled for training and fine-tuning conversational Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Llama.
  • mediumreadme#2
    Clarify the repository description to emphasize its role as a collection

    原因:

    当前
    A collection of awesome-prompt-datasets, awesome-instruction-dataset, to train ChatLLM such as chatgpt 收录各种各样的指令数据集, 用于训练 ChatLLM 模型。
    复制粘贴的修复
    A comprehensive and curated collection of awesome instruction datasets and prompt datasets, specifically compiled for training and fine-tuning conversational Large Language Models (LLMs) such as ChatGPT and Llama.
  • lowtopics#3
    Add 'awesome-list' and 'collection' topics

    原因:

    当前
    chatgpt, datasets, instruction, llama, llm, prompts, self-instruct
    复制粘贴的修复
    awesome-list, collection, chatgpt, datasets, instruction, llama, llm, prompts, self-instruct

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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets
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
tatsu-lab/stanford_alpaca
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. tatsu-lab/stanford_alpaca · 被推荐 2 次
  2. LAION-AI/Open-Assistant · 被推荐 2 次
  3. databrickslabs/dolly · 被推荐 2 次
  4. FLAN (Fine-tuned LAnguage Net) · 被推荐 1 次
  5. CoT (Chain-of-Thought) Datasets · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find diverse instruction datasets to fine-tune a conversational large language model?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. Alpaca (Stanford Alpaca) (tatsu-lab/stanford_alpaca)
    2. ShareGPT (OpenAssistant Conversations Dataset) (LAION-AI/Open-Assistant)
    3. Dolly 2.0 (Databricks Dolly 2.0) (databrickslabs/dolly)
    4. FLAN (Fine-tuned LAnguage Net)
    5. CoT (Chain-of-Thought) Datasets
    6. Super-NaturalInstructions (declare-lab/super-natural-instructions)
    7. WizardLM (Evol-Instruct) (nlpx-ucb/WizardLM)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    I need high-quality prompt datasets for developing a chat-based AI assistant.
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. ShareGPT (ShareGPT/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split)
    2. Alpaca (tatsu-lab/stanford_alpaca)
    3. OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) (LAION-AI/Open-Assistant)
    4. Dolly 2.0 (databrickslabs/dolly)
    5. FLAN
    6. ELI5 (facebookresearch/ELI5)
    7. SQuAD (rajpurkar/SQuAD-explorer)

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets。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
    pass

  • 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets?
    pass
    AI 未点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets —— 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 jianzhnie/awesome-instruction-datasets

    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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 jianzhnie/awesome-instruction-datasets —— 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 jianzhnie/awesome-instruction-datasets 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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