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REPOGEO 报告 · LITE

instadeepai/jumanji

默认分支 main · commit 9b0997ef · 扫描时间 2026/5/28 07:11:44

星标 835 · Fork 95

AI 可见性总分
68 /100
需要改进
品类召回
1 / 2
被推荐时的平均排名 #3.0
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
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 instadeepai/jumanji 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 opening to explicitly mention JAX agent compatibility

    原因：

    当前
    Welcome to the Jungle! 🌴
Jumanji is a diverse suite of scalable reinforcement learning environments written in JAX. It now features 22 environments!
    复制粘贴的修复
    Welcome to the Jungle! 🌴
Jumanji is a diverse suite of scalable reinforcement learning environments written in JAX, designed for seamless integration with JAX-based agents and research. It now features 22 environments!
  • mediumtopics#2
    Add more specific topics related to RL environments and JAX agents

    原因：

    当前
    jax, python, reinforcement-learning, research
    复制粘贴的修复
    jax, python, reinforcement-learning, research, rl-environments, jax-agents, deep-rl
  • lowabout#3
    Refine repository description to include JAX agent focus

    原因：

    当前
    🕹️ A diverse suite of scalable reinforcement learning environments in JAX
    复制粘贴的修复
    🕹️ A diverse suite of scalable reinforcement learning environments in JAX, designed for JAX-based agents and research.

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
1 / 2
50% 的问题里出现了 instadeepai/jumanji
平均排名
#3.0
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
6%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
Brax
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. Brax · 被推荐 1 次
  2. Gymnasium · 被推荐 1 次
  3. Minigrid · 被推荐 1 次
  4. Acme · 被推荐 1 次
  5. OpenSpiel · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    What are good scalable reinforcement learning environments for research using JAX?
    你：第 3 位
    AI 推荐顺序：
    1. Brax
    2. Gymnasium
    3. Jumanji ← 你
    4. Minigrid
    5. Acme
    6. OpenSpiel
    7. dm_control
    8. PlaNet
    9. Dreamer
    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a diverse collection of reinforcement learning environments compatible with JAX agents.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Brax (google/brax)
    2. Gymnasium (Farama-Foundation/Gymnasium)
    3. MuJoCo
    4. rlax (deepmind/rlax)
    5. DM Control Suite (deepmind/dm_control)
    6. DM Lab (deepmind/dmlab)
    7. Minigrid (Farama-Foundation/Minigrid)
    8. Procgen Benchmark (openai/procgen)
    9. PettingZoo (Farama-Foundation/PettingZoo)

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 instadeepai/jumanji。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 instadeepai/jumanji?
    pass
    AI 明确点名了 instadeepai/jumanji

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

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

    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 instadeepai/jumanji 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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  • 优先行动项8，轻量 3