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7个月6万星的GitHub项目：AI每天替你盯自选股，判断别外包

52,373 个 fork。GitHub 上一个国产项目，星数 61,949，fork 数追到了星数的 85%——每十个点星的人里，有八个半把整个仓库复制了一份带走。正常的热门项目不长这样。fork 数通常只有星数的一两成，因为大多数人只是围观。

写代码重度使用 AI Agent 的开发者，明明 DeepSeek API 自带前缀缓存，命中后 Token 价格直接打 1 折，可自己用 Aider、Claude Code、通用客户端跑长会话，缓存命中率常年不足 20%，一天跑数亿 Token 账单直接爆炸。

最近 GitHub Universe 大会公布了一组数据，值得留意，但不必过度解读。简单说：平台上的代码提交量涨得很快，GitHub 正在花大力气扩容和改架构，至于够不够用，目前还没有定论。

想用 AI 做点副业，光看别人做了什么，很容易把时间花在收集案例上。可以先找几份真实岗位，看别人要你交什么。再找个现成工具，用公开数据或自己的样本做一遍，算算成本。下面这 8 个 GitHub 仓库可以分开用。有的是能部署的软件，更多是打开 README 就能查的目录。

如果将数据进行分组，然后分别进行汇总，通常能够得到更详细的分析结果。例如，按照不同性别计算员工的平均月薪，按照不同的产品和渠道统计销售金额等。为了实现这种分组统计的效果，我们可以将聚合函数与分组操作（GROUP BY）结合使用。

提到GitHub，很多普通人的第一印象就是“程序员专属工具”“全是英文看不懂”“专业度太高，普通人用不上”。其实这是最大的误区。在AI飞速普及的当下，GitHub早就不是程序员的专属代码仓库，它是全球最大的免费AI资源宝库、技能提升平台、副业赚钱工具、学习神器。

一、创业公司最烧钱的，可能不是服务器每个做产品的人，都绕不开一套"组合拳"：数据分析要买Amplitude或Mixpanel，会话回放要上LogRocket，A/B测试要配Optimizely，功能开关要订阅LaunchDarkly，用户调研还要再找个问卷工具……七七八八加起来，

从注册账号到上线一个能发给别人的链接，10 个步骤，一次走完你手机里那些好用的 AI 工具，十个里有八个，最早都出现在同一个网站上。它不收钱，不弹广告，也不催你开会员。

一、一句 37 个赞的嘲讽，给出了这篇稿子的题眼一条介绍 Obsidian Mind 的帖子底下，点赞最多的那条评论只拿到 37 个赞，话说得很难听：太好了，又给那 15 万个做同一件事的项目堆里添了一块砖。按惯例这句话该被当成酸话翻过去。