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REPOGEO 报告 · LITE

Trusted-AI/AIX360

默认分支 master · commit 1ea7fc1f · 扫描时间 2026/5/11 12:07:11

星标 1,775 · Fork 327

AI 可见性总分
40 /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 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 Trusted-AI/AIX360 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
    Strengthen README opening to highlight comprehensiveness

    原因:

    当前
    The AI Explainability 360 toolkit is an open-source library that supports interpretability and explainability of datasets and machine learning models.
    复制粘贴的修复
    The AI Explainability 360 (AIX360) toolkit is a comprehensive open-source Python library offering a diverse collection of state-of-the-art algorithms for interpretability and explainability of datasets and machine learning models. Unlike tools focused on specific methods, AIX360 provides a 360-degree view across tabular, text, image, and time series data.
  • mediumcomparison#2
    Add a 'Why AIX360?' or 'Comparison' section to README

    原因:

    复制粘贴的修复
    Add a new section to the README, for example, under a heading like 'Why Choose AIX360?' or 'AIX360 vs. Other XAI Tools'. This section should briefly explain how AIX360's comprehensive, multi-algorithm approach and support for diverse data types (tabular, text, images, time series) differentiates it from tools that focus on individual algorithms (e.g., SHAP, LIME) or specific use cases.
  • lowtopics#3
    Refine and expand repository topics

    原因:

    当前
    artificial-intelligence, codait, deep-learning, explainabil, explainable-ai, explainable-ml, ibm-research, ibm-research-ai, machine-learning, trusted-ai, trusted-ml, xai
    复制粘贴的修复
    artificial-intelligence, deep-learning, explainability, explainable-ai, explainable-ml, interpretability, machine-learning, trusted-ai, trusted-ml, xai, model-explanation, ai-ethics

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 Trusted-AI/AIX360
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
SHAP
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. SHAP · 被推荐 2 次
  2. LIME · 被推荐 2 次
  3. ELI5 · 被推荐 2 次
  4. InterpretML · 被推荐 2 次
  5. What-If Tool · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I interpret machine learning model predictions and understand their underlying reasoning?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. SHAP
    2. LIME
    3. ELI5
    4. InterpretML
    5. What-If Tool
    6. Yellowbrick
    7. Skater

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 Trusted-AI/AIX360。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What open-source Python libraries help explain deep learning models across various data types?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LIME
    2. SHAP
    3. Captum
    4. ELI5
    5. InterpretML
    6. DeepLIFT
    7. Alibi Explain

    AI 推荐了 7 个替代方案,却始终没点名 Trusted-AI/AIX360。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 Trusted-AI/AIX360?
    pass
    AI 明确点名了 Trusted-AI/AIX360

    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 Trusted-AI/AIX360 in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 Trusted-AI/AIX360

    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 Trusted-AI/AIX360 solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 Trusted-AI/AIX360

    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 Trusted-AI/AIX360 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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  • 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
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