GitHub Rising Stars

通过多维度调用 GitHub Search API，并按 每日新增星标数（stars per day） 排序，发现尚未登上官方 Trending 页面但增长迅速的 GitHub 仓库。

快速开始

直接运行内置脚本：

python3 scripts/find_rising.py

默认参数：过去 3 天内创建的仓库，至少 20 颗星标，返回前 15 名结果。

脚本选项

python3 scripts/find_rising.py [options]

--days N        回溯天数（默认：3，取值范围：1–7）
--min-stars N   星标数最低阈值（默认：20）
--top N         返回结果数量（默认：15）
--lang LANG     按编程语言筛选（例如：Python、TypeScript、Go）
--json          输出机器可读的 JSON 格式

示例

# 查找过去 5 天内快速增长的 Python 仓库
python3 scripts/find_rising.py --days 5 --lang Python

# 查找星标数不少于 50 的前 20 个仓库
python3 scripts/find_rising.py --min-stars 50 --top 20

# 输出 JSON 格式，便于后续处理
python3 scripts/find_rising.py --json

工作原理

1. 多查询搜索 —— 执行 3 次 GitHub API 查询，时间范围与星标范围存在重叠，以最大化覆盖度
2. 去重 —— 按仓库 ID 合并重复结果
3. 垃圾信息过滤 —— 移除已知低质量信号（如加密货币机器人、游戏外挂、粉丝农场等）
4. 速率计算 —— 对每个仓库计算 stars / age_in_days
5. 排序输出 —— 按速率降序排列，展示前 N 项

结果解读

• 速率 > 200/天：病毒式传播 —— 极有可能在 24 小时内登上 Trending
• 速率 50–200/天：快速增长 —— 值得持续关注
• 速率 < 50/天：早期信号 —— 后续增速可能加快

无描述（no description）或未标注语言（no language）的仓库，可能是垃圾信息或私有镜像，需额外审慎判断。

Agent 工作流

当用户请求查找 Rising Stars 仓库时：

1. 使用合适的参数运行 python3 scripts/find_rising.py
2. 以简洁表格形式呈现结果；若出现明显主题或类别模式，可按主题/类别分组展示
3. 重点标注值得深入调研的仓库（高增长速率 + 有意义的描述 + 作者可信）
4. 可选：在浏览器中自动打开排名靠前的仓库，以便快速浏览

限制说明

• GitHub Search API 默认为未认证调用 —— 限速为 10 次请求/分钟。可在脚本中添加 Authorization: token 请求头以提升配额上限。
• 结果仅反映近期 新建 的仓库；已有成熟仓库若突然爆发增长则无法捕获（此时可改用 pushed 时间过滤变体）。
• 星标数可能存在人为灌水；建议结合 Hacker News / Reddit 等社区反馈交叉验证。