实时追踪 GitHub AI 项目热度，生成可视化的星级排行榜，帮助开发者快速发现趋势工具与开源热点。
说明：
## 核心用法
GitHub AI Trends 是一个轻量级命令行工具，通过 GitHub API 抓取指定时间段内（日/周/月）AI/ML/LLM 相关仓库的 star 增长数据，生成格式化的 Markdown 排行榜。用户只需运行 `python3 scripts/fetch_trends.py` 并附加 `–period` 和 `–limit` 参数即可获得即用型输出，直接粘贴至对话即可展示。
## 显著优点
1. **零依赖设计**：仅使用 Python 标准库，无需 pip 安装，部署极简。
2. **灵活输出**：支持纯文本排行榜或原始 JSON，适配不同场景需求。
3. **精准筛选**：通过关键词 + 话题双重过滤，聚焦 AI 领域核心项目，避免无关结果干扰。
4. **速率优化**：支持 GitHub Token 配置，API 限流从 10 次/分钟提升至 30 次/分钟，满足高频查询。
## 潜在缺点与局限性
– **数据滞后性**：依赖 GitHub API 的推送时间筛选，可能存在数小时延迟，非实时流数据。
– **排序单一性**：仅以 star 数排序，未综合考量 fork、issue 活跃度或代码质量指标，热门不等于优质。
– **关键词覆盖盲区**：依赖预设关键词（AI/ML/LLM 等），新兴细分领域或小众框架可能被遗漏。
– **无持久化存储**：每次运行独立查询，无法追踪历史趋势变化。
## 适合人群
– 技术调研者：快速了解 AI 开源生态风向
– 开发者选型：评估工具库社区热度
– 内容创作者：生成技术趋势周报/月报素材
– 投资者与分析师：监测技术赛道关注度
## 常规风险
– **API 限流风险**：未配置 Token 时高频调用易触发限流，建议生产环境必配 Token。
– **数据准确性**：GitHub API 偶尔返回异常值，建议关键决策前二次验证。
– **隐私合规**：Token 需安全存储，避免硬编码或泄露至版本控制。
会员专属
