最近整理了自己 507 个 GitHub Stars 仓库。这篇不是”列 507 个仓库”（没意义），是讲怎么用 Stars 当个人知识库。

一、我的 Stars 总览

  • 总数：507（vs 6 月 +61）
  • 主要语言：Python 132、TypeScript 76、JavaScript 46、Jupyter 24、Vue 21、C++ 20、HTML 19、Go 14、Shell 13、Java 12
  • 高星仓库（> 5000⭐）：286 个
  • 已归档（archived）：27 个

二、5 步归类流程

2.1 准备工具

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# 导出自己所有 stars
gh api user/starred --paginate > stars.json

# 或用 GitHub API
curl -H "Authorization: token $GITHUB_TOKEN" \
  "https://api.github.com/user/starred?per_page=100" > stars.json

2.2 提取元数据

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import json
with open("stars.json") as f:
    repos = json.load(f)

for r in repos:
    print(f"{r['full_name']:50s}  {r['stargazers_count']:6d}⭐  {r['language']}")

2.3 按主题分桶

主题 数量 代表
AI Agent ~120 langchain、openclaw、agent-protocol
LLM 工具 ~90 ollama、llama.cpp、text-generation-webui
前端框架 ~70 vue、react、nuxt、svelte
后端 / DevOps ~80 docker-compose、traefik、portainer
工具 / 效率 ~60 ripgrep、fd、fzf、bat
论文 / 学术 ~40 pytorch、transformers、llm.c
个人项目 ~47 各种 misc

2.4 加标签

每个 repo 至少 1-3 个标签：

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[主题] [语言] [场景]
示例: [ai-agent] [python] [production-ready]

2.5 写 README

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# 我的 GitHub Stars 索引

## AI Agent（120+）
- [langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - 主流 agent 框架
- [openclaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - agent 网关
- ...

## LLM 工具（90+）
- [ollama](https://github.com/ollama/ollama) - 本地 LLM
- ...

三、3 条维护策略

3.1 每月 review 一次

  • 删除 6 个月没看过的
  • 给新加的 Stars 补分类
  • 更新 README
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# 看 6 个月没访问的
gh api user/starred --paginate | \
  python3 -c "import json, sys; \
  [print(r['full_name'], r['updated_at']) for r in json.load(sys.stdin)]" | \
  sort -k2 | head -20

3.2 按”近期使用”分组

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# 统计每主题最近访问
for theme in themes:
    repos = get_repos_by_theme(theme)
    recent = [r for r in repos if r['last_accessed'] > 90_days_ago]
    print(f"{theme}: {len(recent)}/{len(repos)} recently used")

3.3 跨设备同步

把分类索引放 GitHub 私有 repo：

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git init stars-index
# 把 README 和元数据 commit
# 用 private repo 保护隐私

四、4 个高价值技巧

4.1 不要收藏 README 看一眼的

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❌ 看 README 觉得不错 → Star
   → 500 个 Stars，半年没看过 80%

✅ 看 README → 真的用 1 次 → Star
   → 100 个 Stars，每个都看过

4.2 用 5 个标签 = 5 个分类

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[主题] [语言] [状态] [使用频率] [关键程度]

标签太多 = 没有分类，标签太少 = 找不到。

4.3 每月 export 一次

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# cron job
0 0 1 * * cd ~/stars-index && \
  gh api user/starred --paginate > stars.json && \
  git add stars.json && \
  git commit -m "auto: monthly stars export" && \
  git push

4.4 跟朋友互看 Stars

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# 朋友 A 的 stars.json
gh api users/A --paginate | jq '.starred_at, .repo.full_name'

# 对比你们的重叠度
comm -12 <(sort stars-A.txt) <(sort stars-B.txt)

五、3 条避坑

  1. 不要 Star 给自己——污染数据
  2. 不要 Star 几百个然后从来不看——失去了 Stars 本身的意义
  3. 不要用收藏夹替代阅读——star ≠ 看

六、3 个相关工具

本文核心洞察：Stars 不是收藏夹，是个人知识库。把 Stars 当 GitHub 搜索的私人索引来用，比乱收藏 500 个仓库有价值得多。质量 > 数量，定期 review 是关键。