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https://channel.gandli.eu.org/
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GitHub Stars智能管理自动化系统 PRD
一、文档信息
项目名称 GitHub Stars智能管理自动化系统
版本号 v1.0
提交日期 2025-08-18
二、背景与目标
问题陈述
- 用户拥有4000+ GitHub star项目需持续管理
- 手动分类/摘要耗时且难以维护
- AI API并发限制(≤2)导致批量处理困难
- GitHub Actions存在6小时执行超时限制
核心目标
构建自动化系统实现：
- 📌 免人工干预的增量式star项目管理
- 🤖 基于AI的智能分类/摘要生成
- ⚡️ 长期稳定的知识沉淀机制
- 🛡️ 严格的API调用约束合规
三、功能需求
1. 周期性增量处理引擎
功能点 详细要求
触发机制 每7天自动执行GitHub Action工作流
处理规模 单次最大50个新star项目
项目筛选 按star时间倒序获取最新项目
全量兼容 支持4000+项目跨周期自然完成处理
2. 智能AI处理模块
组件 技术规范
分类引擎 使用GitHub Models AI生成多级分类标签（如：
"Machine Learning/LLM"）
摘要生成 生成80-100字中文技术摘要（保留关键技术关键词）
API限制 严格遵循≤2并发请求
重试机制 指数退避重试策略（最大3次）
3. 知识沉淀系统
输出项 规范
README.md 分板块自动更新：<br>- 按分类树形结构组织<br>- 包含项目名称/链接/AI摘要<br>- 保留历史处理记录
知识图谱 结构化存储路径：
"data/knowledge_base.json"
状态看板 README头部显示：<br>- 已处理总数/待处理数<br>- 下次处理时间
4. 状态管理系统
组件 功能描述
时间戳追踪 持久化存储最后处理时间戳（
"last_timestamp"）
项目状态库 SQLite数据库记录：<br>-
"project_id"<br>-
"processing_status"<br>-
"category"<br>-
"last_updated"
断点续传 异常中断后自动恢复至最近检查点
四、技术架构
系统流程图
graph TD
A[定时触发] --> B[读取last_timestamp]
B --> C{新项目?}
C -->|无| D[更新状态看板]
C -->|有| E[获取新项目TOP50]
E --> F[AI处理池]
F --> G[分类&摘要生成]
G --> H[更新知识库]
H --> I[生成README]
I --> J[提交变更]
J --> K[更新last_timestamp]
数据流设计
sequenceDiagram
GitHub Action->>GitHub API: 请求star列表(时间过滤)
GitHub API-->>Processing Engine: JSON项目数据
Processing Engine->>AI Processor: 分发任务(≤2并发)
AI Processor-->>Processing Engine: {分类,摘要}
Processing Engine->>SQLite DB: 更新状态
Processing Engine->>Knowledge Base: 结构化存储
Processing Engine->>README.md: Markdown增量生成
五、验收标准
模块 验收指标
增量处理 1. 7天周期精准触发<br>2. 项目处理数≤50/次<br>3. 全量4000+项目20月内完成
AI处理 1. 严格≤2并发调用<br>2. 分类准确率≥85%<br>3. 摘要包含≥3个关键技术点
输出质量 1. README分类层级清晰<br>2. 历史记录永不丢失<br>3. 知识库JSON可被第三方解析
性能指标 1. 单次执行≤15分钟<br>2. 失败率≤5%<br>3. 自动恢复成功率100%
六、附录
风险控制矩阵
风险点 应对措施
API超限 令牌桶算法控制请求速率
处理超时 强制50项目上限+执行超时监控
分类漂移 人工反馈机制收集错误样本
数据丢失 双重备份(DB+JSON)+版本控制
输出示例
## 人工智能
### 自然语言处理
- [bert-base](https://github.com/google-research/bert)
» 摘要：Google开源的Transformer架构预训练模型，支持多语言...
### 计算机视觉
- [yolov7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7)
» 摘要：实时目标检测SOTA模型，精度-速度平衡优化...
> 知识图谱状态：已处理 1250/4230 · 下次更新 2025-08-25
PRD批准
角色 签字 日期
产品经理 [签字区] 2025-08-18
技术负责人 [签字区] 2025-08-18
项目经理 [签字区] 2025-08-18
一、文档信息
项目名称 GitHub Stars智能管理自动化系统
版本号 v1.0
提交日期 2025-08-18
二、背景与目标
问题陈述
- 用户拥有4000+ GitHub star项目需持续管理
- 手动分类/摘要耗时且难以维护
- AI API并发限制(≤2)导致批量处理困难
- GitHub Actions存在6小时执行超时限制
核心目标
构建自动化系统实现：
- 📌 免人工干预的增量式star项目管理
- 🤖 基于AI的智能分类/摘要生成
- ⚡️ 长期稳定的知识沉淀机制
- 🛡️ 严格的API调用约束合规
三、功能需求
1. 周期性增量处理引擎
功能点 详细要求
触发机制 每7天自动执行GitHub Action工作流
处理规模 单次最大50个新star项目
项目筛选 按star时间倒序获取最新项目
全量兼容 支持4000+项目跨周期自然完成处理
2. 智能AI处理模块
组件 技术规范
分类引擎 使用GitHub Models AI生成多级分类标签（如：
"Machine Learning/LLM"）
摘要生成 生成80-100字中文技术摘要（保留关键技术关键词）
API限制 严格遵循≤2并发请求
重试机制 指数退避重试策略（最大3次）
3. 知识沉淀系统
输出项 规范
README.md 分板块自动更新：<br>- 按分类树形结构组织<br>- 包含项目名称/链接/AI摘要<br>- 保留历史处理记录
知识图谱 结构化存储路径：
"data/knowledge_base.json"
状态看板 README头部显示：<br>- 已处理总数/待处理数<br>- 下次处理时间
4. 状态管理系统
组件 功能描述
时间戳追踪 持久化存储最后处理时间戳（
"last_timestamp"）
项目状态库 SQLite数据库记录：<br>-
"project_id"<br>-
"processing_status"<br>-
"category"<br>-
"last_updated"
断点续传 异常中断后自动恢复至最近检查点
四、技术架构
系统流程图
graph TD
A[定时触发] --> B[读取last_timestamp]
B --> C{新项目?}
C -->|无| D[更新状态看板]
C -->|有| E[获取新项目TOP50]
E --> F[AI处理池]
F --> G[分类&摘要生成]
G --> H[更新知识库]
H --> I[生成README]
I --> J[提交变更]
J --> K[更新last_timestamp]
数据流设计
sequenceDiagram
GitHub Action->>GitHub API: 请求star列表(时间过滤)
GitHub API-->>Processing Engine: JSON项目数据
Processing Engine->>AI Processor: 分发任务(≤2并发)
AI Processor-->>Processing Engine: {分类,摘要}
Processing Engine->>SQLite DB: 更新状态
Processing Engine->>Knowledge Base: 结构化存储
Processing Engine->>README.md: Markdown增量生成
五、验收标准
模块 验收指标
增量处理 1. 7天周期精准触发<br>2. 项目处理数≤50/次<br>3. 全量4000+项目20月内完成
AI处理 1. 严格≤2并发调用<br>2. 分类准确率≥85%<br>3. 摘要包含≥3个关键技术点
输出质量 1. README分类层级清晰<br>2. 历史记录永不丢失<br>3. 知识库JSON可被第三方解析
性能指标 1. 单次执行≤15分钟<br>2. 失败率≤5%<br>3. 自动恢复成功率100%
六、附录
风险控制矩阵
风险点 应对措施
API超限 令牌桶算法控制请求速率
处理超时 强制50项目上限+执行超时监控
分类漂移 人工反馈机制收集错误样本
数据丢失 双重备份(DB+JSON)+版本控制
输出示例
## 人工智能
### 自然语言处理
- [bert-base](https://github.com/google-research/bert)
» 摘要：Google开源的Transformer架构预训练模型，支持多语言...
### 计算机视觉
- [yolov7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7)
» 摘要：实时目标检测SOTA模型，精度-速度平衡优化...
> 知识图谱状态：已处理 1250/4230 · 下次更新 2025-08-25
PRD批准
角色 签字 日期
产品经理 [签字区] 2025-08-18
技术负责人 [签字区] 2025-08-18
项目经理 [签字区] 2025-08-18
完整需求文档
1. 核心目标
构建基于GitHub Actions的自动化系统，通过周期性的增量处理实现：
- ⭐️ GitHub star项目的智能分类与摘要生成
- 📚 自动化知识沉淀至README.md
- ⚡️ 长期免维护的项目管理
2. 关键需求
2.1 处理周期
- 🕒 频率：每7天自动执行一次
- ⏱ 单次限额：最多处理50个新star项目
2.2 数据处理
- 🔍 增量获取：
- 仅扫描自上次处理后的新增项目
- 按star时间倒序获取最新项目
- 🤖 AI处理：
- 使用GitHub Models AI能力
- 严格遵循并发限制（≤2请求）
- 输出结构化数据（分类标签+摘要文本）
2.3 存储与状态
- 🗃 状态追踪：
- 轻量SQLite数据库记录处理状态
- 持久化存储上次处理的截止时间戳
- 📌 断点续传：
- 意外中断后从断点自动恢复
- 避免重复处理
2.4 输出要求
- 📄 README.md自动更新：
- 按分类生成分级标题（如：
"## Machine Learning"）
- 结构化展示项目（名称+链接+AI摘要）
- 保留历史数据形成知识库
2.5 限制与优化
- ⛔ API约束：
- 处理中断时自动重试（指数退避）
- 失败项目记录到待重试队列
- 🚀 性能保障：
- 单次执行时间<15分钟（50个项目）
- 无状态设计降低资源消耗
3. 系统特性
特性 实现方案
零初始化 首次运行自动处理最新50个项目
弹性扩展 项目量激增时自动分周期消化
跨周期完成 4000+项目通过80周自然处理
全自动化 无需人工触发/配置更新
4. 技术规范
graph LR
A[GitHub Action定时触发] --> B[读取上次时间戳]
B --> C{有新项目？}
C -->|是| D[获取最新50个star]
C -->|否| E[跳过执行]
D --> F[AI并发处理≤2]
F --> G[更新SQLite状态]
G --> H[生成README片段]
H --> I[更新主README]
I --> J[提交新时间戳]
5. 输出示例
## 🌐 Web Development
- [next.js](https://github.com/vercel/next.js)
» 摘要：React框架，支持服务端渲染和静态导出...
## 🤖 Machine Learning
- [transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
» 摘要：SOTA自然语言处理库，提供预训练模型...
6. 验收标准
- ✅ 每7天新增项目自动出现在README对应分类
- ✅ README保留历史所有已处理项目
- ✅ SQLite数据库时间戳与Git提交记录一致
- ✅ 4000+项目在20个月内完成全部处理
交付物：包含完整工作流配置的GitHub仓库，实现开箱即用的自动化管理能力，形成持续进化的项目知识图谱。
1. 核心目标
构建基于GitHub Actions的自动化系统，通过周期性的增量处理实现：
- ⭐️ GitHub star项目的智能分类与摘要生成
- 📚 自动化知识沉淀至README.md
- ⚡️ 长期免维护的项目管理
2. 关键需求
2.1 处理周期
- 🕒 频率：每7天自动执行一次
- ⏱ 单次限额：最多处理50个新star项目
2.2 数据处理
- 🔍 增量获取：
- 仅扫描自上次处理后的新增项目
- 按star时间倒序获取最新项目
- 🤖 AI处理：
- 使用GitHub Models AI能力
- 严格遵循并发限制（≤2请求）
- 输出结构化数据（分类标签+摘要文本）
2.3 存储与状态
- 🗃 状态追踪：
- 轻量SQLite数据库记录处理状态
- 持久化存储上次处理的截止时间戳
- 📌 断点续传：
- 意外中断后从断点自动恢复
- 避免重复处理
2.4 输出要求
- 📄 README.md自动更新：
- 按分类生成分级标题（如：
"## Machine Learning"）
- 结构化展示项目（名称+链接+AI摘要）
- 保留历史数据形成知识库
2.5 限制与优化
- ⛔ API约束：
- 处理中断时自动重试（指数退避）
- 失败项目记录到待重试队列
- 🚀 性能保障：
- 单次执行时间<15分钟（50个项目）
- 无状态设计降低资源消耗
3. 系统特性
特性 实现方案
零初始化 首次运行自动处理最新50个项目
弹性扩展 项目量激增时自动分周期消化
跨周期完成 4000+项目通过80周自然处理
全自动化 无需人工触发/配置更新
4. 技术规范
graph LR
A[GitHub Action定时触发] --> B[读取上次时间戳]
B --> C{有新项目？}
C -->|是| D[获取最新50个star]
C -->|否| E[跳过执行]
D --> F[AI并发处理≤2]
F --> G[更新SQLite状态]
G --> H[生成README片段]
H --> I[更新主README]
I --> J[提交新时间戳]
5. 输出示例
## 🌐 Web Development
- [next.js](https://github.com/vercel/next.js)
» 摘要：React框架，支持服务端渲染和静态导出...
## 🤖 Machine Learning
- [transformers](https://github.com/huggingface/transformers)
» 摘要：SOTA自然语言处理库，提供预训练模型...
6. 验收标准
- ✅ 每7天新增项目自动出现在README对应分类
- ✅ README保留历史所有已处理项目
- ✅ SQLite数据库时间戳与Git提交记录一致
- ✅ 4000+项目在20个月内完成全部处理
交付物：包含完整工作流配置的GitHub仓库，实现开箱即用的自动化管理能力，形成持续进化的项目知识图谱。
GitHub
GitHub - vercel/next.js: The React Framework
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