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REPOGEO 报告 · LITE

inoryy/reaver

默认分支 master · commit d7bd7978 · 扫描时间 2026/6/5 07:02:26

星标 561 · Fork 87

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 inoryy/reaver 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
    Condense and reposition the project's core purpose to the top of the README

    原因：

    当前
    # Reaver: Modular Deep Reinforcement Learning Framework

[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
...

**Project status:** No longer maintained!
Unfortunately, I am no longer able to further develop or provide support to the project.

## Introduction

Reaver is a modular deep reinforcement learning framework with a focus on various StarCraft II based tasks...
    复制粘贴的修复
    # Reaver: Modular Deep Reinforcement Learning Framework

Reaver is a modular deep reinforcement learning framework with a focus on various StarCraft II based tasks, following in DeepMind's footsteps. It supports environments like Gym, Atari, and MuJoCo.

**Project status:** No longer maintained! Unfortunately, I am no longer able to further develop or provide support to the project.

[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
...
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因：

    复制粘贴的修复
    https://youtu.be/gEyBzcPU5-w
  • lowreadme#3
    Consolidate duplicate YouTube links in the README

    原因：

    当前
    [](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)

[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
[](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)
    复制粘贴的修复
    [Watch the project video here](https://youtu.be/gEyBzcPU5-w)

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 inoryy/reaver
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
AlphaStar
在 2 个问题中被推荐 1 次
竞品排行
  1. AlphaStar · 被推荐 1 次
  2. deepmind/open_spiel · 被推荐 1 次
  3. ray-project/ray · 被推荐 1 次
  4. pytorch/pytorch · 被推荐 1 次
  5. tensorflow/tensorflow · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Need a deep reinforcement learning framework to train agents for complex real-time strategy games.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. AlphaStar
    2. OpenSpiel (deepmind/open_spiel)
    3. RLlib (ray-project/ray)
    4. PyTorch (pytorch/pytorch)
    5. TensorFlow (tensorflow/tensorflow)
    6. TF-Agents (tensorflow/agents)
    7. Stable Baselines3 (DLR-RM/stable-baselines3)

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 inoryy/reaver。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    Looking for a modular deep reinforcement learning library supporting various AI research environments.
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. RLlib
    2. Stable Baselines3
    3. CleanRL
    4. Tianshou
    5. Acme
    6. Catalyst.RL

    AI 推荐了 6 个替代方案，却始终没点名 inoryy/reaver。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 inoryy/reaver?
    pass
    AI 未点名 inoryy/reaver —— 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 inoryy/reaver in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 inoryy/reaver

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

    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 inoryy/reaver 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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