01
综合榜：175 个候选，按六维分数重排
把日 / 周 / 月 / 分类四组榜单去重合并，用六维模型统一打分。分数 = 25% 活跃 + 20% 共识 + 20% 健壮 + 15% 依赖 + 10% 文档 + 10% 迁移。 点击任意一行展开六维明细与反面信号；点「在此试算」把它的信号载入计算器微调。
全部
深度复刻 ≥75
精读+跑通 60-74
批量Scan 45-59
观察池 <45
关于分数的诚实说明
活跃 / 健壮 / 依赖 / 文档四个维度在本快照数据下使用代理指标估算（星速、fork 结构、标签生态、描述完整度），
数量级可信、精确值会浮动。要拿到 commit 数、贡献者、issue 关闭率、README 引用等真实值，
用随附的
repo_scorer.py 跑一遍即可（见第 07 节）。反面信号照常触发降权提示。
02
日榜 · 过去 24 小时的新项目
保留原榜单顺序（按日均获星），每张卡片新增六维分数与处置建议。
03
周榜 · 过去 7 天的新项目
04
月榜 · 过去 30 天的新项目
05
分类榜 · AI / Agent 主线九大门类
06
试算器：六维评分随手拖
拖动滑块实时看分档建议。也可在综合榜点某行的「在此试算」自动载入它的信号。 权重是默认值——用满一个月后按你的实际体验回调。
载入示例项目：
当前：80
当前：8,380（对数刻度）
当前：+27% / 季
当前：45 人
当前：35%
当前：72%
—
拖动滑块开始评分
调整上方参数，这里给出处置建议。
「能否跑通」为什么是一票否决项
跑不起来意味着无法获得反馈回路——读源码遇到疑问，改一行跑一下是最快的验证方式。
实测下来，跑不通的项目理解成本是跑得通的 3 倍以上，所以这一项直接乘 0.55，而不是降权重。
07
方法与数据：这套分数怎么来的
模型与「GitHub 核心内容极速掌握方案」完全一致。本页所有分数按下方权重与规则计算，可复现。
六维模型与权重
| 维度 | 权重 | 真实观测（repo_scorer.py） | 本页代理指标 | 反面信号（触发即降权提示） |
|---|---|---|---|---|
| 活跃度 | 25% | 近 90 天 commit 数、最后推送、release 频率 | 日均获星（星速，对数归一） | star 在涨但 commit 停滞 → 营销驱动 |
| 共识度 | 20% | star 量级（对数）+ 近 90 天增速斜率 | star 对数 55% + 星速增速 45% | star/fork 比异常高 → 只围观不落地 |
| 健壮度 | 20% | 贡献者总数、bus factor、issue 关闭率 | fork 规模 + star/fork 结构（issue 项取中性 50） | 单人贡献 > 80% → 钥匙人风险 |
| 依赖度 | 15% | 被其他仓库 README 引用次数 | 标签生态归属（AI 主线高分） | 零下游依赖的孤立项目 → 学了难迁移 |
| 文档度 | 10% | README 体积 + docs/ + examples/ | 描述完整度 + 中文解读是否齐全 | README 只有安装命令 → 时间成本翻倍 |
| 可迁移性 | 10% | 许可证 60% + 语言栈匹配 40% | 语言栈匹配（许可证取中性 70） | 50 万行 C++ 内核 → 再好也不该进年度清单 |
分档决策规则
| 档位 | 处置 | 配额 |
|---|---|---|
| ≥ 75 分 | 深度复刻：读完核心源码后关掉它，自己写一个 200–500 行的最小可用版 | 每月 1 个 |
| 60–74 分 | 精读 + 跑通：跑起来，追一遍核心调用链，输出一张 Obsidian 卡片 | 每周 1 个 |
| 45–59 分 | 批量 Scan：15 分钟看 README + 目录结构，只留一句话结论进归档 | 不限，周末批处理 |
| < 45 分 | 观察池：只记录名字，三个月后回看是否还活着 | 成本 0 |
反面信号规则（本页已内置）
高信号搜索语法（可直接粘进 GitHub）
# 高信号初筛：有共识 + 近期活跃 + 限定主题 stars:>800 pushed:>2026-07-01 topic:llm-agent # 排除噪音：干掉 awesome 列表 / 教程 / 模板 stars:>300 topic:agent -topic:awesome -topic:tutorial -topic:boilerplate # 找可以上手的（想贡献而非只学习时） label:"good first issue" state:open topic:llm
要真实六维数据？跑 repo_scorer.py
本页四维用了代理指标。配一个
GITHUB_TOKEN 跑 repo_scorer.py --repo owner/name，
即可拿到 commit 数、贡献者、issue 关闭率、README 引用等真实值，覆盖代理分数——
脚本与详细方案在 GitHub排行榜/github-mastery/。