按：Github从专业的代码托管平台，变成了自媒体的一环，这些角色既有个人也有公司。当然这没有什么不好，但是随…
几个月前，我在 GitHub 上看到一个名叫 AnythingLLM 的项目。它的 README 非常简单，核心功能就是“用几行命令搭建一个支持本地知识库的 LLM 聊天应用”。令人惊讶的是，这个仓库在短短三天内 Star 数突破 15,000。数据曲线看起来像一根垂直向上的箭，几乎没有爬坡阶段。更有意思的是，这个项目的核心实现其实并不复杂——它调用了 OpenAI 的 API，做了一个简洁的前端封装，还加了向量数据库的对接。但它的演示视频很直观：用户拖进一个 PDF，几秒钟后就能用自然语言问答。
现在，这种现象更是比比皆是，比如，xxx，xxx，xxx，贴链接，项目landing页截图。
这种现象，放在几年前的 GitHub 上几乎不可能出现。比如 2016 年的 TensorFlow 开源，当时虽然有谷歌背书，但 Star 增长依然是稳步累积，更多来自学术和工程圈的口口相传。贴上TensorFlow的Star曲线情况。
你可以明显感觉到节奏的差异——传统的项目是“专业人群慢热型”，而现在的 AI 项目更像“短视频爆款型”。
为什么？首先，运行门槛降低得惊人。Stable Diffusion 刚开源时，很多人第一次体验生成式 AI，发现只需要下载模型权重，跑一个简单脚本就能出图，甚至有开发者直接在 Hugging Face Spaces 上部署好网页，用户连 Python 都不用装。这种“零门槛体验”让 GitHub 的传播逻辑更接近社交平台：只要能看懂 README，任何人都可以参与。
其次，项目传播方式发生了质变。以往的开源 README 常常是 API 文档和编译指令，如今更多是一个营销落地页的风格——醒目的标题、动图演示、引导性很强的安装步骤，还有一键部署按钮。一个例子是 ChatGPT-Next-Web：它不仅在 README 里放了演示视频，还配套写了推特长帖和 B 站视频。结果是，推特和 Reddit 上的讨论直接引流到 GitHub，Star 曲线瞬间拉满。
这种流量驱动下，GitHub 正在悄悄“自媒体化”。Star 已经不再是纯粹的技术认可，而是带有社交属性的互动。有人点 Star 是为了收藏，也有人是为了参与热闹，甚至只是为了在自己的 Profile 上留下一个数字痕迹。
我并不急于用好坏去评判这一趋势。它让更多人接触开源，让开发者在短时间内收获巨大的曝光，但也带来一个新问题：项目的技术深度和热度之间的关系开始变得松散。你可能会看到一个 Star 爆炸的项目，在技术上只是现有库的拼装，但凭借精准的演示与传播策略脱颖而出。
GitHub 已经不再是一个单纯的代码仓库，而是一个流量与代码交织的平台。它的时间线，既有烟花一样的 AI 热潮，也有埋在深处、静静更新的基础设施项目。未来，也许我们会学会同时欣赏这两种节奏——既看得见瞬间的光亮，也看得见持久的火光。
我使用Github的方法
正式因为这种自媒体话的倾向，Github的Star正在变得更加“廉价”，不在能作为评价项目价值的金标准，尤其对于考虑引用开源项目在商业或者生产环境中的时候，更是如此。
所以，我现在在选用 GitHub 开源项目时，会将流程设置为多维度的技术评估，以降低因不稳定代码、社区维护不足或许可冲突带来的风险。尽量减少自媒体带来的推流影响。
人工评估
Star 趋势分析
- 通过第三方趋势分析工具（如 GitHub Star History 或 OSS Insight）观察项目的 Star 增长曲线。
- 对短期内存在大幅度集中增长（“簇发性”增长）的项目保持谨慎，因为这类现象可能由外部流量推送（媒体报道、社交媒体传播）驱动，而非代码成熟度的自然积累。通常在项目热度稳定至少两周后再进入实际评估阶段。
Issue 维护状况
- 统计未关闭的 issue 数量与占比，区分 bug 类 issue 与功能需求类 issue。
- 观察 issue 平均响应时间（Time to First Response）与平均关闭时间（Time to Close），评估社区活跃度与维护者响应能力。
Commit 活跃度
- 分析 commit 历史，关注近 3~6 个月的提交频率与代码贡献者数量。
- 检查是否存在长时间无提交（>3 个月），或仅有单一开发者维护的情况，这可能导致后续的可持续性风险。
License 合规性
- 明确项目采用的开源许可证类型（如 MIT、Apache 2.0、GPLv3 等）。
- 结合实际使用场景（商业/非商业、闭源/开源）确认是否存在侵权或开放源代码义务。
部署与运行验证
- 在 E2C 云服务器（Elastic Compute Cloud）中搭建隔离的开发与测试环境，避免污染本地工作环境。
- 拉取项目代码，执行 README 中提供的安装与构建流程，记录运行时的依赖冲突、性能表现及功能符合度。
- 在必要时进行压力测试或与现有系统的集成测试，评估其在生产环境的可用性与稳定性。
工具辅助评估
如果需要进一步精细评估，可以采用一些Github生态链的AI工具，辅助快速评估。
- DeepWiki：Github版的wiki百科，搭配chrome浏览器 Google翻译 插件
- zRead：中文版DeepWiki
- ReadMe：翻译成所需要语言查看项目的README.md
我的思路并不一定是最佳实践，不过抛砖引玉，以供参考。