REPOGEO 报告 · LITE
lmmentel/awesome-time-series
默认分支 main · commit 2e10c56d · 扫描时间 2026/6/10 13:57:42
星标 692 · Fork 98
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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 lmmentel/awesome-time-series 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。
- highabout#1Clarify the repository description to emphasize its 'awesome list' nature
原因:
当前Resources for working with time series and sequence data
复制粘贴的修复A curated list of awesome resources for working with time series and sequence data, covering libraries, tools, papers, and courses.
- highlicense#2Add a LICENSE file and clarify licensing in the README
原因:
复制粘贴的修复Add a LICENSE file (e.g., MIT or Apache-2.0) to clarify usage rights for the awesome list itself. Also, add a section to the README clarifying that the licenses of the *listed* resources vary and should be checked individually.
- mediumhomepage#3Add a homepage URL to the repository metadata
原因:
复制粘贴的修复Set the 'Homepage' URL in the repository settings to `https://github.com/lmmentel/awesome-time-series` (or a dedicated GitHub Pages site if one exists/is created).
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。
- Prophet · 被推荐 1 次
- statsmodels · 被推荐 1 次
- PyFlux · 被推荐 1 次
- scikit-learn · 被推荐 1 次
- tsfresh · 被推荐 1 次
- 品类问题What are the best Python libraries for time series forecasting and anomaly detection?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Prophet
- statsmodels
- PyFlux
- scikit-learn
- tsfresh
- Pmdarima
- ruptures
AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 lmmentel/awesome-time-series。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Where can I find comprehensive resources for sequential data analysis and time series data mining?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Forecasting: Principles and Practice
- Time Series Analysis and Its Applications: With R Examples
- Coursera Specializations
- Practical Time Series Analysis
- Time Series Analysis
- Kaggle Learn (Time Series Micro-Course)
- Applied Time Series Analysis with R
- The Elements of Statistical Learning
- Deep Learning for Time Series Forecasting
AI 推荐了 9 个替代方案,却始终没点名 lmmentel/awesome-time-series。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 lmmentel/awesome-time-series?passAI 明确点名了 lmmentel/awesome-time-series
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 lmmentel/awesome-time-series in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 lmmentel/awesome-time-series
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 lmmentel/awesome-time-series solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 lmmentel/awesome-time-series —— 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 lmmentel/awesome-time-series 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/lmmentel/awesome-time-series)<a href="https://repogeo.com/zh/r/lmmentel/awesome-time-series"><img src="https://repogeo.com/badge/lmmentel/awesome-time-series.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
lmmentel/awesome-time-series — 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