REPOGEO 报告 · LITE
mintisan/awesome-kan
默认分支 main · commit 831dbd5d · 扫描时间 2026/5/14 20:53:17
星标 3,225 · Fork 307
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 mintisan/awesome-kan 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。
- highreadme#1Clarify README opening to prevent Kanban confusion
原因:
当前A curated list of awesome libraries, projects, tutorials, papers, and other resources related to Kolmogorov-Arnold Network (KAN). This repository aims to be a comprehensive and organized collection that will help researchers and developers in the world of KAN!
复制粘贴的修复A curated list of awesome libraries, projects, tutorials, papers, and other resources related to **Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)**. This is *not* about Kanban project management. This repository aims to be a comprehensive and organized collection that will help researchers and developers in the world of KANs!
- hightopics#2Add relevant topics to the repository
原因:
当前(none)
复制粘贴的修复kolmogorov-arnold-networks, kan, neural-networks, machine-learning, deep-learning, awesome-list, research, ai
- highlicense#3Add a LICENSE file to the repository
原因:
当前(no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
复制粘贴的修复Create a LICENSE file (e.g., MIT or Apache-2.0) in the repository root to clearly state the terms of use for the content.
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。
- kindness/KAN · 被推荐 1 次
- pykan library · 被推荐 1 次
- nflows · 被推荐 1 次
- deep-spline-networks · 被推荐 1 次
- interpret-ml · 被推荐 1 次
- 品类问题Seeking libraries and projects for neural networks inspired by the Kolmogorov-Arnold representation.你:未被推荐AI 推荐顺序:
- Kolmogorov-Arnold Network (KANs) (kindness/KAN)
- pykan library
- nflows
- deep-spline-networks
- interpret-ml
- tf-neural-additive-models
- pytorch-forecasting
- scikit-learn
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 mintisan/awesome-kan。这就是要补上的差距。
查看 AI 完整回答
- 品类问题Where can I find tutorials and papers on advanced function approximation neural network architectures?你:未被推荐AI 推荐顺序:
- arXiv.org
- Google Scholar
- Distill.pub
- NeurIPS
- ICLR
- Journal of Machine Learning Research
- DeepMind
- OpenAI
AI 推荐了 8 个替代方案,却始终没点名 mintisan/awesome-kan。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 completenessfail
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 mintisan/awesome-kan?passAI 明确点名了 mintisan/awesome-kan
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 mintisan/awesome-kan in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?passAI 明确点名了 mintisan/awesome-kan
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 mintisan/awesome-kan solve, and who is the primary audience?passAI 未点名 mintisan/awesome-kan —— 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 mintisan/awesome-kan 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/mintisan/awesome-kan)<a href="https://repogeo.com/zh/r/mintisan/awesome-kan"><img src="https://repogeo.com/badge/mintisan/awesome-kan.svg" alt="RepoGEO" /></a>订阅 Pro,解锁深度诊断
mintisan/awesome-kan — 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