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REPOGEO 报告 · LITE

SakanaAI/ShinkaEvolve

默认分支 main · commit 174a186c · 扫描时间 2026/5/25 00:12:23

星标 1,153 · Fork 237

AI 可见性总分
35 /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
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 SakanaAI/ShinkaEvolve 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
  • hightopics#1
    Add specific topics to the repository

    原因：

    复制粘贴的修复
    llm, evolutionary-algorithms, program-synthesis, scientific-discovery, code-generation, ai-scientist
  • highreadme#2
    Strengthen the first body paragraph to emphasize the unique combination and problem solved

    原因：

    当前
    `shinka` is a framework that combines Large Language Models (LLMs) with evolutionary algorithms to drive scientific discovery.
    复制粘贴的修复
    `ShinkaEvolve` is a novel framework that uniquely combines Large Language Models (LLMs) with evolutionary algorithms to enable open-ended and sample-efficient program evolution, specifically for automated scientific discovery and code improvement.
  • mediumreadme#3
    Add an explicit link to the documentation website in the README's introductory section

    原因：

    复制粘贴的修复
    Add a line such as: "Explore comprehensive guides and examples on our official documentation website: [https://sakanaai.github.io/ShinkaEvolve/](https://sakanaai.github.io/ShinkaEvolve/)" near the top of the README.

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 SakanaAI/ShinkaEvolve
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
OpenAI API
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. OpenAI API · 被推荐 2 次
  2. CodeLlama · 被推荐 2 次
  3. GitHub Copilot · 被推荐 1 次
  4. huggingface/transformers · 被推荐 1 次
  5. StarCoder · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I use large language models for automated scientific code evolution and discovery?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. OpenAI API
    2. GitHub Copilot
    3. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    4. CodeLlama
    5. StarCoder
    6. LangChain (langchain-ai/langchain)
    7. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    8. DeepMind AlphaCode
    9. Google Gemini

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 SakanaAI/ShinkaEvolve。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools combine evolutionary algorithms with LLMs for program optimization and generation?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. DEAP
    2. OpenAI API
    3. Hugging Face Transformers
    4. GP-GOMEA
    5. CodeLlama
    6. DeepSeek Coder
    7. PyTorch
    8. TensorFlow
    9. Evocraft
    10. GPT-4
    11. Claude 3
    12. ECJ
    13. Deeplearning4j
    14. Nevergrad
    15. Llama.cpp
    16. Ollama

    AI 推荐了 16 个替代方案，却始终没点名 SakanaAI/ShinkaEvolve。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 SakanaAI/ShinkaEvolve?
    pass
    AI 明确点名了 SakanaAI/ShinkaEvolve

    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 SakanaAI/ShinkaEvolve in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 SakanaAI/ShinkaEvolve

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

    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 SakanaAI/ShinkaEvolve 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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