GitHub Star Tracker

每天抓取 GitHub 上适合做内容选题的优质仓库，用 AI 生成仓库解读和推荐初稿，并按周写入飞书多维表格。

当前能力

• 每天通过 GitHub Actions 定时运行，也支持手动触发和本地 dry-run。
• weekly 默认采用 60/30/10 多源聚合：
  • 60% 来自 GitHub Trending 周榜
  • 30% 来自全站优质热门项目
  • 10% 来自新项目发现
• 对候选仓库做二层筛选：
  • 硬过滤模拟器、ROM、启动器、破解/预激活/资源分发、外挂/作弊类项目
  • 保留壁纸引擎、桌面宠物等可接受的娱乐项目
  • 按 stars、forks、活跃度、license、产品信号等重新排序
  • 对 prompt/skill、资源列表、营销味仓库做降权
• 去重策略：
  • 同一仓库本周内只写入一次
  • star 涨幅超过 500 时更新已有记录
  • 跨周保留 30 天冷却，减少连续多周重复出现
  • 默认通过 --min-new 20 尽量保证每轮至少 20 条历史未记录仓库
• 写入飞书时会抓取 README，并调用 DeepSeek 生成：
  • 仓库解读
  • 快速上手
  • 推荐初稿
• 新写入记录的 入池状态 默认为单选项 未处理。
• 配套飞书 CLI 脚本可把 GitHub Star Top 中 待加入选题池 的记录同步到 自媒体选题池。

效果预览

GitHub Star Top 周表

飞书 CLI 同步回复

自媒体选题池同步结果

飞书表结构

主表按 ISO 周自动分表，表名格式为 YYYY-WXX，例如 2026-W21。

字段	类型	说明
仓库名	文本	owner/repo 格式
描述	文本	仓库原始描述
Stars	数字	当前 star 数
Star 涨幅	数字	与本周上次记录的差值
语言	文本	主要编程语言
链接	超链接	GitHub 仓库地址
首次入榜时间	文本日期	第一次被本项目记录的日期
最后更新时间	文本日期	最近一次写入或更新日期
仓库解读	文本	AI 生成的口语化介绍
快速上手	文本	AI 生成的结构化上手说明
推荐初稿	文本	AI 生成的内容推荐草稿
入池状态	单选	未处理、待加入选题池、已加入、重复待确认
选题池记录	文本	同步到自媒体选题池后的目标记录引用

快速开始

1. 创建飞书应用

1. 打开飞书开放平台，创建一个自建应用。
2. 在权限管理中开启多维表格读写能力。
3. 记录 App ID 和 App Secret。

2. 准备飞书多维表格

1. 在飞书中创建一个多维表格文档。
2. 将飞书应用添加为文档协作者。
3. 从文档 URL 中获取 app_token，例如 https://xxx.feishu.cn/base/<app_token>。

3. 配置 GitHub Secrets

在 GitHub 仓库的 Settings -> Secrets and variables -> Actions 中添加：

名称	说明
FEISHU_APP_ID	飞书应用 ID
FEISHU_APP_SECRET	飞书应用密钥
FEISHU_BITABLE_APP_TOKEN	飞书多维表格文档 ID
DEEPSEEK_API_KEY	DeepSeek API Key

GITHUB_TOKEN 由 GitHub Actions 自动提供。

4. 运行工作流

进入 GitHub Actions 页面，选择 GitHub Star Tracker，手动执行 Run workflow 验证配置。

验证通过后，工作流会每天北京时间 08:17 自动运行。

本地运行

pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env

编辑 .env，填入本地运行所需配置：

GITHUB_TOKEN=your_github_token_here
FEISHU_APP_ID=your_feishu_app_id_here
FEISHU_APP_SECRET=your_feishu_app_secret_here
FEISHU_BITABLE_APP_TOKEN=your_feishu_bitable_app_token_here
DEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here

常用命令：

# 只抓取和去重，不写入飞书
python main.py --dry-run

# 正常 weekly 运行
python main.py --top 30 --period weekly --min-new 20

# 输出过滤明细，排查为什么某些仓库被过滤
python main.py --top 30 --period weekly --debug-filter --dry-run

# 按语言筛选
python main.py --top 20 --period weekly --lang python

# 临时指定 GitHub Token
python main.py --top 30 --period weekly --token "$GITHUB_TOKEN"

# 忽略去重，强制写入，主要用于本地验证内容展示
python main.py --top 5 --period weekly --force-write

# 同时导出本地文件
python main.py --top 30 --export json
python main.py --top 30 --export csv

参数说明

参数	默认值	说明
--top	30	初始抓取数量
--min-new	20	至少补足多少条历史未记录仓库；不足时会扩大候选池
--period	weekly	时间范围：today、weekly、monthly
--lang	不限	按编程语言筛选，如 python、javascript
--export	不导出	导出本地文件：json 或 csv
--dry-run	关闭	只抓取和去重，不写入飞书
--force-write	关闭	忽略去重并强制写入飞书
--debug-filter	关闭	输出被过滤仓库及过滤原因
--token	不传	临时覆盖 .env 中的 GitHub Token

飞书选题池同步

仓库内置飞书 CLI 辅助脚本，位置在 tools/feishu-cli/。

同步规则：

• 扫描 GitHub Star Top 下所有周表。
• 只处理 入池状态 = 待加入选题池 的记录。
• 同步到 自媒体选题池 时，按 仓库名 或 链接 判断重复。
• 同步成功后，源记录更新为 已加入，并回写 选题池记录。
• 检测到重复时，源记录更新为 重复待确认，不会覆盖已有选题。

手动同步：

# 预演同步，不实际写入
node tools/feishu-cli/scripts/sync_github_star_top_to_topic_pool.js --dry-run

# 正式同步
node tools/feishu-cli/scripts/sync_github_star_top_to_topic_pool.js

消息触发：

# 临时启动监听机器人
node tools/feishu-cli/scripts/run_topic_pool_sync_bot.js

# 安装为 macOS launchd 常驻服务
chmod +x tools/feishu-cli/scripts/install_topic_pool_sync_bot_service.sh
tools/feishu-cli/scripts/install_topic_pool_sync_bot_service.sh

# 卸载常驻服务
chmod +x tools/feishu-cli/scripts/uninstall_topic_pool_sync_bot_service.sh
tools/feishu-cli/scripts/uninstall_topic_pool_sync_bot_service.sh

安装常驻服务后，给飞书机器人发送：

同步待加入选题池

机器人会执行同步脚本，并把处理结果回复到该消息。

测试

pytest tests/test_fetcher.py tests/test_main.py tests/test_feishu.py tests/test_dedup.py -q
node --test tools/feishu-cli/scripts/*.test.js

License

MIT