REPOGEO 报告 · LITE
jonathanwvd/awesome-industrial-datasets
默认分支 master · commit 9277f770 · 扫描时间 2026/6/26 14:33:19
星标 503 · Fork 68
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 jonathanwvd/awesome-industrial-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。
- highhomepage#1Add a homepage URL to the repository's About section
原因:
复制粘贴的修复https://jonathanwvd.github.io/awesome-industrial-datasets/
- highreadme#2Reposition the README's opening paragraph to emphasize 'curated list' nature
原因:
当前Welcome to the Awesome Industrial Datasets repository! This project aims to simplify the access to high-quality industrial datasets across various sectors such as chemical, mechanical, oil and gas, and more.
复制粘贴的修复Welcome to the **Awesome Industrial Datasets** repository, a meticulously curated collection of public industrial datasets. This project aims to simplify access to high-quality datasets across various sectors such as chemical, mechanical, oil and gas, and more, serving as a central hub for researchers, engineers, and data scientists.
- mediumlicense#3Clarify the repository's license directly in the README
原因:
复制粘贴的修复## License This project is licensed under [describe the actual license(s) found in your LICENSE file, e.g., 'a custom license combining MIT and Apache-2.0 terms']. Please refer to the `LICENSE` file for full details.
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。
- UCI Machine Learning Repository · 被推荐 2 次
- Kaggle Datasets · 被推荐 1 次
- Google Dataset Search · 被推荐 1 次
- AWS Open Data Registry · 被推荐 1 次
- Microsoft Azure Open Datasets · 被推荐 1 次
- 品类问题Where can I find diverse real-world industrial datasets for machine learning model training?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Kaggle Datasets
- UCI Machine Learning Repository
- Google Dataset Search
- AWS Open Data Registry
- Microsoft Azure Open Datasets
- Data.gov
AI 推荐了 6 个替代方案,却始终没点名 jonathanwvd/awesome-industrial-datasets。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Looking for public time-series datasets from manufacturing or oil and gas for research.你:未被推荐AI 推荐顺序:
- GE Predictix
- PTC ThingWorx
- Kaggle
- UCI Machine Learning Repository
- SECOM Manufacturing
- Condition Monitoring of Hydraulic Systems
- Gas Sensor Array Drift
- Predictive Maintenance Dataset
- Turbine Data
- NREL (National Renewable Energy Laboratory)
- OpenEI
- Mendeley Data
- Figshare
- Open-O&G (Open Oil & Gas Data Initiative)
- Paderborn University Bearing Dataset
AI 推荐了 15 个替代方案,却始终没点名 jonathanwvd/awesome-industrial-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 completenesswarn
建议:
- 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 jonathanwvd/awesome-industrial-datasets?passAI 未点名 jonathanwvd/awesome-industrial-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 jonathanwvd/awesome-industrial-datasets in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 jonathanwvd/awesome-industrial-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 jonathanwvd/awesome-industrial-datasets solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 jonathanwvd/awesome-industrial-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 jonathanwvd/awesome-industrial-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。
[](https://repogeo.com/zh/r/jonathanwvd/awesome-industrial-datasets)<a href="https://repogeo.com/zh/r/jonathanwvd/awesome-industrial-datasets"><img src="https://repogeo.com/badge/jonathanwvd/awesome-industrial-datasets.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
jonathanwvd/awesome-industrial-datasets — 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