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REPOGEO 报告 · LITE

sstklen/trump-code

默认分支 main · commit 8f875573 · 扫描时间 2026/6/8 08:43:03

星标 764 · Fork 104

AI 可见性总分
28 /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 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
2 / 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 sstklen/trump-code 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
    Add an explicit statement of serious intent to the README

    原因：

    当前
    The README currently starts with the 'cat Treehouse' section, followed by the main heading and a brief description.
    复制粘贴的修复
    Immediately after the `# 🔐 TRUMP CODE` heading, add the following paragraph:

This project is a serious, data-driven research endeavor focused on applying brute-force AI to identify statistically significant patterns between presidential social media posts and stock market movements. It is not satire, nor is it a collection of scripts for entertainment; it is a focused attempt to decode verifiable market signals from public communications with a demonstrated 61.3% hit rate.
  • mediumabout#2
    Add the project homepage to the repository metadata

    原因：

    当前
    (none)
    复制粘贴的修复
    https://trumpcode.washinmura.jp
  • mediumcomparison#3
    Add a comparison section to the README

    原因：

    复制粘贴的修复
    ## How is Trump Code Different?
Unlike generic social media APIs (e.g., Twitter API, Facebook Graph API) or broad data aggregators (e.g., GDELT Project, NewsAPI.org), Trump Code is a specialized, open-source AI system focused on *predictive analytics* for stock market movements based on specific public figure communications. It is not an enterprise social listening platform (like Brandwatch or Meltwater) but a dedicated research project for identifying statistically significant market signals.

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 sstklen/trump-code
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
Twitter API
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. Twitter API · 被推荐 2 次
  2. Facebook Graph API · 被推荐 1 次
  3. NewsAPI.org · 被推荐 1 次
  4. GDELT Project · 被推荐 1 次
  5. Alpha Vantage · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I use AI to predict stock market changes based on public figure social media?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Twitter API
    2. Facebook Graph API
    3. NewsAPI.org
    4. GDELT Project
    5. Alpha Vantage
    6. Yahoo Finance API
    7. Quandl
    8. Hugging Face Transformers
    9. BERT
    10. RoBERTa
    11. FinBERT
    12. NLTK
    13. VADER
    14. TextBlob
    15. spaCy
    16. Gensim
    17. TensorFlow
    18. PyTorch
    19. XGBoost
    20. LightGBM
    21. Prophet
    22. Flask
    23. FastAPI
    24. Docker
    25. AWS SageMaker
    26. Google Cloud AI Platform
    27. Azure Machine Learning

    AI 推荐了 27 个替代方案，却始终没点名 sstklen/trump-code。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Tools for analyzing political social media posts to identify potential financial market signals?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. Brandwatch
    2. Talkwalker
    3. Meltwater
    4. NetBase Quid
    5. Crimson Hexagon
    6. LexisNexis Newsdesk
    7. Twitter API

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 sstklen/trump-code。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
    warn

    建议：

  • 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 sstklen/trump-code?
    pass
    AI 未点名 sstklen/trump-code —— 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 sstklen/trump-code in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 sstklen/trump-code

    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 sstklen/trump-code solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 sstklen/trump-code

    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 sstklen/trump-code 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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