在项目爆火前的 24 小时,通过数据分析捕捉潜在大黑马。
在 GitHub 上,“信息差 = 机会”。
通常我们获取热门项目的途径:
- GitHub Trending: 只有十几条记录,且上榜时通常已积累数千 Star,失去了先机。
- 科技新闻/自媒体: 往往是二手甚至三手消息,零散且滞后。
GitHub Hunter 的原理: 直接分析 GitHub 全量数据,实时监控 24 小时内异常增长的种子项目。我们不看它有多少 Star,我们看它 Star 的加速度。
本项目不仅是理论,更有实战记录。我们在项目发布极早期便精准捕捉到了以下“黑马”:
| 项目名称 | 关联公司/组织 | 状态 |
|---|---|---|
microsoft/TRELLIS |
Microsoft | 持续火爆 |
lmnr-ai/lmnr |
LMNR AI | 快速增长 |
PolymathicAI/the_well |
PolymathicAI | 潜力巨大 |
GitHub Hunter 不仅能寻找“明珠”,更能识别“诡计”。
在 2024.12.4 的一次日常数据筛查中,我们利用本工具发现了一起波及全球的 GitHub 恶意软件钓鱼事件。
- 异常发现:通过数据监控,我们捕捉到了大量“建仓 -> 取得高赞 -> 删库 -> 再次创建”的幽灵行为。
- 侦查结果:单枪匹马追踪 180 多个虚假账号,揭露了跨越 4 年、涉及 GitHub 大 V 的恶意软件分发链条。
- 深度复盘:知乎文章 | GitHub 惊现“幽灵仓库”:我是如何通过大数据抓出幕后黑手的
- 铁证存证:Arweave 区块链记录 (所有恶意仓库列表及证据已上链,不可篡改)。
为了证明我们不是“事后诸葛亮”,所有核心发现都会在第一时间写入区块链,作为时间戳预言。
-
Walrus 存证:校验链接 (记录了 2024.11.16 的原始发现文件)。
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原始文件:ArDrive 下载。
-
自验证方法:下载文件后运行
walrus --blob-id <filename>,校验 ID 是否与lLv2o4NN...一致。 -
Arweave 证据:查看交易。
- 克隆本仓库。
- 打开
index.ipynb按照步骤运行分析脚本。 - 你也可以查看
predictions.md获取最新的预测报告。
- 聚合搜索:集成 GitHub + ProductHunt + HackerNews 数据源。
- AI 评分:利用 LLM 对项目 README 进行深度解析,评估其实际落地价值。
- 自动化预言:发现好项目自动自动铸造 NFT/存证,构建自动化信用体系。
欢迎程序员、自媒体人、高校学生及创投圈的朋友加入讨论。
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“在 AI 时代,捕捉趋势的能力比掌握知识本身更重要。”
