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Jackeyhate9/github-opportunity-radar

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GitHub 创业机会雷达 — Live

License: MIT

实时抓取 GitHub Trending + Search，发现 AI / 开发者工具的早期创业机会。 纯网页抓取，无 API、无 Token、无 mock 数据。

核心理念

  • Live public first：所有数据来自 github.com/trending + github.com/search 的实时网页抓取
  • 无 API：不使用 GitHub REST API / GraphQL，不依赖任何 Token
  • 无 Mock：所有数据都是真实的，缓存只是加速，不替代

快速启动

git clone https://github.com/YOUR_USER/github-opportunity-radar
cd github-opportunity-radar
pip install -r requirements.txt
python app.py web
# 浏览器访问 http://127.0.0.1:7860

详细入门请见 docs/quickstart.md 示例命令请见 docs/examples.md

如何跑完整 Live Scan

# 最小扫描
python app.py scan

# 自定义关键词、范围
python app.py scan --keywords "ollama,mcp,comfyui,gradio" --target 15 --min-stars 300

# 详细扫描（推荐）
python app.py scan --keywords "ollama,mcp,comfyui,gradio,ai agent,local llm,ai video,workflow automation" --target 15 --min-stars 300

输出包含：

  • Scanned repos / Scored repos / Issues fetched
  • 数据质量分布 (high/medium/low)
  • 决策分布 (strong_candidate / niche_candidate 等)
  • LLM success/failed
  • Top 5 排名表（分数、数据质量、决策、推荐、MVP）
  • Ranking Diagnostics 标记（service_first / plugin_first 等）
  • CSV/JSON/MD 三种报告

如何开启/关闭 LLM

LLM 默认不启用，不会影响核心扫描和评分。

Provider 对比

Provider 连接方式 JSON Schema 需要 Key 典型场景
ollama /api/chat + /v1/chat/completions ❌ 否 本地方案
openai_compatible /chat/completions ✅ (可选) 是 OpenAI / Groq / DeepSeek 等
litellm_proxy /chat/completions (lite mode) ✅ (可选) 是 LiteLLM 代理服务器

CLI 命令

# 启用 Ollama（本地）
python app.py scan --enable-llm --llm-provider ollama --llm-model llama3.2

# 启用 OpenAI 兼容（API Key 从参数传入）
python app.py scan --enable-llm --llm-provider openai_compatible \
  --llm-base-url https://api.openai.com/v1 --llm-model gpt-4o-mini \
  --llm-api-key sk-xxx

# 或从环境变量读取 API Key（安全，不泄露到终端历史）
# set LLM_API_KEY=sk-xxx   (PowerShell)
# export LLM_API_KEY=sk-xxx (bash)
python app.py scan --enable-llm --llm-provider openai_compatible \
  --llm-base-url https://api.openai.com/v1 --llm-model gpt-4o-mini

# 高级参数
python app.py scan --enable-llm --llm-provider ollama \
  --llm-timeout 300 --llm-max-repos 5 --llm-use-json-schema \
  --llm-force-json-mode --llm-no-cache

# 关闭 LLM（纯规则分析）
python app.py scan

测试 LLM 连接（无需扫描）

# 测试 Ollama
python app.py llm-test --llm-provider ollama

# 测试 OpenAI 兼容
python app.py llm-test --llm-provider openai_compatible \
  --llm-base-url https://api.openai.com/v1 --llm-model gpt-4o-mini \
  --llm-api-key sk-xxx

# 带 JSON Schema 测试
python app.py llm-test --llm-provider ollama --llm-use-json-schema

安全提醒

  • 不要将 API Key 写入脚本或配置文件。使用环境变量 LLM_API_KEY 或 CLI 参数传入。
  • 系统不会打印、记录或导出 API Key。
  • 环境变量优先级：CLI 参数 > 环境变量。

失败降级机制

LLM 不可用时自动降级为 rule-based scan，不会中断主流程：

LLM status: unavailable / fallback to rule-based

扫描结果状态包括：

  • completed_with_llm_errors — 扫描完成但部分 LLM 分析失败
  • completed — 全部正常

新参数控制：

  • --llm-continue-on-error（默认 true）：LLM 失败时继续扫描其余仓库
  • --llm-no-cache：禁用 LLM 结果缓存（默认根据 readme_hash + issue_titles_hash + model + prompt_version + schema_version 缓存）

评分模型 (100分)

维度 满分 数据来源 说明
Hot Score 25 Trending ★/wk + stars 真实周增长 + Stars 边际递减
Issue Score 25 Issues 页面直接抓取 Issue 数量 + 评论 + 标签
Early Score 20 README 分析 alpha/beta/experimental/roadmap/v0.x
Commercial Gap 20 README 分析 无 pricing/enterprise/sales 信号越多分越高
MVP Feasibility 10 Issue 分类 安装/UI/文档类痛点易产品化

什么是 data_quality_score

数据质量评分（0-100）独立于机会评分，用于评估抓取数据的可靠性：

分数区间 标签 含义
75-100 high 基础信息完整、README 可读、Issue 数据充足
45-74 medium 部分信息缺失或 Issue 数量不足
0-44 low 严重缺失，结果不可靠

5 个组成部分：

  1. 基础信息 (20pt)：full_name、description、stars、language 是否齐全
  2. README (20pt)：是否成功抓取完整 README
  3. Issue 数据 (30pt)：抓到的 Issue 数量和丰富度
  4. Issue 分类 (15pt)：Issue 是否覆盖多个痛点分类
  5. LLM 分析 (15pt)：LLM 是否成功分析（可选）

重要：不要只看 opportunity_score。如果 data_quality_score < 45，排名可能不可靠。

什么是 Verdict

决策（opportunity_verdict）是对机会的定性判断：

决策 含义
strong_candidate ⭐ 机会评分高且数据质量高，值得重点研究
niche_candidate 🔍 有机会但方向较窄，需要进一步验证
service_opportunity 🛠 安装/文档/新手痛点集中，适合做服务而非产品
plugin_opportunity 🔌 工作流/API 集成需求集中，适合做插件或 MCP
weak_candidate ⚠ 暂不值得做，需求不够明确
avoid ❌ 已有成熟商业方案或数据质量过低

什么是 final_recommendation

最终建议（final_recommendation）是规则引擎独立生成的行动建议，不需要 LLM：

建议 触发条件
build_prototype_now strong_candidate + DQ >= 75 + issue_score >= 15
research_manually_first niche_candidate 或 DQ < 60
good_for_service_business service_opportunity
good_for_plugin_business plugin_opportunity
add_to_watchlist weak_candidate 或高热度低需求
skip avoid 或 DQ < 40 + 弱候选

判定逻辑严格基于规则，LLM 不可用时 final_recommendation 仍然正常生成。

什么是 Ranking Diagnostics

排名诊断（ranking_flags）标记每个 repo 的潜在问题：

标记 含义
score_may_be_unreliable 高分低数据质量
commercial_risk 高分但商业化信号强
weak_issue_evidence Issue 少但分数高
hype_without_pain 热度高但 Issue 需求弱
niche_but_painful 痛点明确但热度低
service_first 安装/文档类痛点占比高
plugin_first 工作流/API 类痛点占比高

如何使用 Watchlist

Watchlist 支持 7 天连续观察：

  1. 加入 Watchlist：在 WebUI 中输入 "owner/repo" → 点击"加入 Watchlist"
  2. 自动记录：每次扫描自动更新 stars、issues、分数变化
  3. 手动复盘：填写 hypothesis、target_user_guess、monetization_guess
  4. Needs Review：当 star 增长快 / 分数大幅变动时自动标记
  5. 导出报告：python app.py scan 后，WebUI 中点击"导出 Watchlist 报告"

手动复盘字段

字段 说明
user_hypothesis 我认为这个机会是什么
target_user_guess 目标用户是谁
monetization_guess 可能怎么收钱
validation_next_step 下一步验证动作
validation_result 验证结果记录

Needs Review 触发条件

  1. stars_delta_since_last_scan > 100
  2. issues_delta_since_last_scan > 5
  3. opportunity_score 比上次增加 >= 10
  4. data_quality_score 从 low/medium 变成 high
  5. final_recommendation 从 watchlist/research 变成 build_prototype_now

为什么不要只看 opportunity_score

opportunity_score 是综合热度、需求、早期度、商业空白和可行性的分数，但它有局限性：

  1. 数据质量低时分数不可靠：如果 data_quality_score < 50，分数不能反映真实情况
  2. 高热度 ≠ 真实需求：hot_score 高但 issue_score 低的项目可能只是围观
  3. 商业化信号不一定是坏事：commercial_gap 扣分但说明项目已经验证了商业模式
  4. 痛点分布决定产品形态：安装部署痛点适合做服务，工作流痛点适合做插件

建议：始终结合 verdict + final_recommendation + ranking_flags 综合判断。

v0.3: 自动观察 + 机会验证

Daily Watchlist Scan

python app.py daily-scan

作用：

  • 只扫描 Watchlist 中的 repo
  • 更新 stars / open issues / README / scores
  • 自动计算 deltas 和 needs_review

触发 needs_review 条件：

  • star 增长 >= 100
  • issues 增长 >= 5
  • opportunity_score 增长 >= 10
  • recommendation 变化
  • 新增 issue 中出现 pricing / enterprise / self-host / deploy / api / integration / windows / cuda / oom / plugin / mcp / workflow 关键词

Daily Report

python app.py daily-report

生成 outputs/daily_watchlist_report.md，包含：

  • Summary（repo 总数、更新数、需要 review 数、最大 star 增长、最大 issue 增长）
  • Needs Review（每个需要 review 的 repo 的详细 delta）
  • No Major Change（无明显变化的 repo）

Validation Pack

# 基础版本
python app.py validation-pack --repo owner/name

# 带 LLM 增强
python app.py validation-pack --repo owner/name --enable-llm --llm-provider ollama

生成 outputs/validation_packs/owner__name/，包含 7 个文件：

  1. opportunity_brief.md — 机会摘要、目标用户、痛点证据、最小验证方式
  2. landing_page_copy.md — 标题、副标题、3 个痛点、3 个卖点、CTA、FAQ
  3. mvp_scope.md — MVP 做什么/不做什么、7 天计划、技术栈建议
  4. issue_reply_drafts.md — 针对代表性 issues 的回复草稿（不自动发送）
  5. user_interview_questions.md — 10 个用户访谈问题
  6. 7_day_validation_plan.md — Day 1-7 验证计划 + 成功标准
  7. launch_post_drafts.md — GitHub Discussion / Reddit / HN / X / 小红书发布草稿

安全限制

  • 所有草稿都标记为 DRAFT
  • 不自动评论 GitHub issue
  • 不自动发 Reddit / HN / X
  • 不泄露 API key 到任何报告

如何连续 7 天观察 Watchlist

# Day 1: 扫描并加入 Watchlist
python app.py scan --keywords "ollama,mcp,comfyui" --target 15
python app.py web  # 打开 WebUI，候选 repo 加入 Watchlist，填写复盘字段

# Day 2-7: 每日扫描和报告
python app.py daily-scan
python app.py daily-report

# 在 WebUI 中查看变化
python app.py web

# 为有潜力的 repo 生成验证包
python app.py validation-pack --repo owner/name

如何判断一个机会是否值得做

  1. 有真实 issue：至少 5+ 条相关 issue，不是自嗨
  2. 有重复痛点：多条 issue 提到同一个问题
  3. 有增长：star / issue 在增加（Watchlist 自动追踪）
  4. 7 天可做 demo：MVP 范围足够小（见 mvp_scope.md）
  5. 能找到明确目标用户：issue 作者就是潜在用户
  6. 有可能收费：痛点够痛，用户愿意付费解决

常见问题

GitHub 页面抓不到怎么办

可能的原因和解决：

  • 频率限制：扫描频率控制在 2s/次，如果持续失败，增大 --delay 参数
  • 页面结构变化：GitHub 偶尔更新 HTML 结构，检查 scraper.py 的选择器是否需要更新
  • 网络问题：确保能访问 github.com，部分网络环境需要代理

Ollama 没启动 / 模型未下载怎么办

LLM 默认不启用。如果 --enable-llm 但 Ollama 不可用：

  1. 系统会自动降级为 rule-based 分析
  2. 扫描结果不受影响，只是没有 LLM 增强内容
  3. 输出明确显示 LLM status: unavailable / fallback to rule-based

使用 llm-test 诊断：

python app.py llm-test --llm-provider ollama
# Connection: ok → Ollama 正在运行
# Connection: error → 先运行 ollama serve
# Model 'qwen2.5:14b' not pulled yet → 先运行 ollama pull qwen2.5:14b

如果模型未下载，可以先手动拉取或使用 Preload 功能：

ollama pull qwen2.5:14b
# 或在 WebUI 中点击「预加载 Ollama 模型」

V0.2.2 新增预加载机制（client.preload()），可在扫描前预热模型减少冷启动延迟。 超时从 120s 提升到 300s，有足够时间等待模型首次加载。

为什么不是每次都能抓满 N 个

  • Trending 页面只显示 25 个项目，过滤关键词后可能只剩几个
  • Search 也有频率限制，快速多次搜索可能被拦截
  • 系统会组合 trending (daily/weekly/monthly/language) + search fallback 尽量凑够数量

中文在 PowerShell 显示乱码怎么办

PowerShell 控制台对 UTF-8 中文的显示可能不正确，输出类似：

Rec: �ʺ�������/�̳�

但文件内容是正确的 UTF-8。请用以下方式确认：

  • cat outputs/latest_report.csv（输出到文件显示正确）
  • 在 VS Code 中打开 CSV/JSON/MD 文件
  • 浏览器打开 WebUI 页面（中文正常）

建议将 PowerShell 编码设为 UTF-8：

$OutputEncoding = [Console]::OutputEncoding = [Text.UTF8Encoding]::new()

stars_delta_7d 为什么是 approx

  • Trending 页面显示的 "X stars this week" 是 GitHub 估算值
  • 部分 repo 没有 delta 数据，显示为 N/A
  • 跨语言、跨周期的 trending 来源使用对应字段 (1d/7d/30d)

数据流

┌──────────────┐    ┌──────────────┐    ┌──────────────┐
│ github.com/  │    │ github.com/  │    │ raw          │
│   trending   │    │    search    │    │ content      │
│ (★/wk 增量)  │    │ (关键词搜索)  │    │ (README)     │
└──────┬───────┘    └──────┬───────┘    └──────┬───────┘
       │                   │                   │
       ▼                   ▼                   ▼
   ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   │    HTTP 文件缓存 + SQLite 数据库 (8 表)           │
   │    scan_runs / repos / repo_snapshots           │
   │    star_history / issues / scores / llm_analyses │
   │    watchlist                                     │
   └─────────────────────┬───────────────────────────┘
                         │
                         ▼
   ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   │         评分引擎 (5 维度, 满分 100)               │
   │ Hot(25) + Issue(25) + Early(20)                 │
   │ + CommercialGap(20) + MVPFeasibility(10)        │
   │ + data_quality_score(100) + ranking_flags       │
   └─────────────────────┬───────────────────────────┘
                         │
                         ▼
   ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   │    决策引擎 (6 级 verdict + final_recommendation)│
   │    strong_candidate / niche_candidate /          │
   │    service_opportunity / plugin_opportunity /    │
   │    weak_candidate / avoid                        │
   └─────────────────────┬───────────────────────────┘
                         │
                         ▼
   ┌─────────────────────────────────────────────────┐
   │    MVP 推荐引擎 (规则驱动, 无 LLM)                │
   │    安装器 / 插件 / WebUI / SaaS                  │
   └─────────┬───────────────────────────┬───────────┘
             │                           │
             ▼                           ▼
   ┌──────────────────┐       ┌──────────────────┐
   │  LLM 增强分析     │       │  导出 CSV/JSON/MD│
   │  (可选, 不覆盖规则)│       │  + Watchlist 报告 │
   └────────┬─────────┘       └──────────────────┘
            │
            ▼
   ┌──────────────────────────────────────────────┐
   │  Gradio Web UI                               │
   │  扫描 + 排行榜 + 详情 + Watchlist + 复盘字段   │
   └──────────────────────────────────────────────┘

项目结构

github-opportunity-radar/
├── app.py                 # CLI 入口 (scan / export / web)
├── Run.bat                # Windows 启动器
├── requirements.txt       # 依赖
├── src/
│   ├── scraper.py          # HTTP 抓取 + 重试 + 缓存 + 限速
│   ├── trending_scraper.py # github.com/trending (daily/weekly/monthly/language)
│   ├── github_search_scraper.py # github.com/search
│   ├── repo_page_scraper.py # 仓库详情 + README + /issues 直接抓取
│   ├── repo_search.py       # 搜索编排 (trending + search fallback)
│   ├── readme_analyzer.py   # README 信号检测
│   ├── issue_classifier.py  # Issue 8 维度分类
│   ├── scorer.py            # 5 维度评分 + data_quality_score + verdict + final_recommendation
│   ├── ranking_diagnostics.py # 排名诊断 (7 种标记 + 行动建议)
│   ├── mvp_recommender.py   # 规则引擎 MVP 推荐
│   ├── database.py          # SQLite 8 表 (含 watchlist)
│   ├── report.py            # CSV/JSON/MD 导出 + Watchlist 报告
│   ├── daily_watchlist.py   # 每日 Watchlist 扫描 (v0.3)
│   ├── daily_report.py      # 每日 Watchlist 报告 (v0.3)
│   ├── validation_pack.py   # 创业验证包生成器 (v0.3)
│   ├── webui.py             # Gradio 中文界面
│   ├── config.py            # 配置项
│   └── llm/                 # LLM 增强分析层
│       ├── base.py          # LLMConfig + LLMClient 抽象 + chat_json()
│       ├── provider_router.py # 客户端工厂 (v0.2.2 新增)
│       ├── ollama_client.py # Ollama (预加载 + 3 层 fallback + 300s 超时)
│       ├── openai_compatible_client.py # JSON Schema → JSON Mode → Text fallback
│       ├── litellm_proxy_client.py     # LiteLLM 代理客户端
│       ├── prompts.py       # 中文/英文提示词模板 + 测试提示词
│       ├── schemas.py       # LLM 输出 pydantic 模型
│       ├── json_repair.py   # JSON 提取/修复/校验
│       └── analyzer.py      # LLM 分析编排器 (provider_router + 缓存 + status_detail)
├── data/
│   └── radar.sqlite         # SQLite 数据库
├── cache/                   # HTTP 响应缓存
└── outputs/                 # CSV/JSON/MD 导出

什么是 suggested_next_action

suggested_next_action 是 ranking_diagnostics 根据 ranking_flags 组合生成的具体行动建议：

触发条件 建议
热度虚高 + 分数不可靠 先不要做产品，手动验证 Issue 是否真实代表付费需求
商业化风险 存在成熟竞品，建议做差异化定位
服务优先 + 插件优先 痛点混合，建议先发布服务/教程，再考虑产品化
服务优先 考虑做部署服务、教程模板、咨询，而非 SaaS 产品
插件优先 考虑做插件、MCP Server、Chrome 扩展、n8n 节点
小而痛 适合小团队深耕细分领域，不要急于扩展
Issue 证据不足 Issue 数据不足，建议手动调研 Reddit/Discord 确认需求

什么是 top_pain_cluster

top_pain_cluster 是 Issue 分类中数量最多的痛点类别。通过痛点聚类，可以快速知道用户最需要什么：

聚类 含义 变现路径
install_deploy 安装部署痛点 适合做一键安装器、Docker 模板、Windows 启动器或付费部署服务
performance_gpu 显存/性能痛点 适合做显存配置推荐器、量化工具、云 GPU 启动器
workflow_integration 工作流断点 适合做 API 连接器、MCP Server、Chrome 扩展、n8n 节点
newbie_docs 新手不会用 适合做中文教程包、WebUI 封装、模板市场或付费部署文档
feature_request 功能请求 适合做功能投票平台、插件市场或定制开发服务
enterprise_team 企业/团队需求 适合做私有化部署脚手架、SSO 集成、权限管理
compatibility_upgrade 兼容性/迁移问题 适合做迁移工具、兼容层或升级辅助工具
mobile_ui 移动端/前端UI机会 适合做移动端 WebApp、PWA 封装或移动端监控面板

top_pain_cluster_name 是中文名称，top_pain_cluster_count 是对应的 Issue 数量。

什么是 needs_review 和 review_reason

needs_review 和 review_reason 是 Watchlist 的自动提醒机制。当以下情况发生时，Watchlist 项会被自动标记为需要人工复盘：

  1. stars_delta_since_last_scan > 100 — 快速增长，需要确认原因
  2. issues_delta_since_last_scan > 5 — 需求爆发，需要检查新 Issue 类型
  3. opportunity_score 比上次增加 >= 10 — 评分大幅提升
  4. data_quality_score 从 low/medium 变成 high — 数据质量改善
  5. final_recommendation 从 watchlist/research 变成 build_prototype_now — 机会升级

在 WebUI Watchlist 表格中，"需Review"列会显示 ⚠ 标记。导出 Watchlist 报告时，标记项会额外显示提醒。

如何用 Watchlist 连续观察 7 天

Watchlist 的设计目标是 7 天连续观察同一批候选项目：

# Day 1：首次扫描
python app.py scan --keywords "ollama,mcp,comfyui,gradio" --target 15 --min-stars 300

# Day 1 后续：打开 WebUI，把候选 repo 加入 Watchlist
python app.py web
# 在 WebUI 中输入 "owner/repo" → 点击"加入 Watchlist"
# 手动填写复盘字段（user_hypothesis / target_user_guess / monetization_guess / validation_next_step）

# Day 2-7：每天重新扫描
python app.py scan --keywords "ollama,mcp,comfyui,gradio" --target 15 --min-stars 300

# 每次扫描后，打开 WebUI → 加载 Watchlist
# 查看：
#   - stars_delta_since_last_scan（本周新增 Stars）
#   - stars_delta_since_first_seen（累计增量）
#   - needs_review（是否需要手动复盘）
#   - 分数变化
#   - 决策/建议变化

# 填写验证结果
# 在 WebUI 中更新 validation_result 字段

# Day 7：导出 Watchlist 报告
# 在 WebUI 中点击"导出 Watchlist 报告"
# 输出文件：outputs/watchlist_YYYYMMDD_HHMMSS.md

报告包含：每个 repo 的机会评分、数据质量、决策、建议、累计增长、复盘字段内容、Needs Review 状态。

如何运行 smoke-test

python app.py smoke-test

smoke-test 执行 7 项代码健康检查：

  1. 所有核心模块 import
  2. 数据库初始化 + 8 表检查
  3. 评分引擎对最小 repo dict 评分
  4. ranking_diagnostics 返回 flags
  5. 报告导出器生成临时 CSV/JSON/MD
  6. Watchlist DB 函数（add/load/remove）
  7. scores 表 watchlist 表新增列检查

不需要网络，不修改扫描数据。输出 "Smoke test passed." 表示全部正常。

配置项

编辑 src/config.py 可调整：

参数 默认值 说明
request_delay_seconds 2.0 请求间隔，防止限流
cache_max_age_hours 6 HTTP 缓存有效期
default_target_count 15 默认扫描仓库数
default_min_stars 100 最小 Stars
enable_raw_readme_fetch True 从 raw.githubusercontent 获取 README
enable_github_search_fallback True Trending 不足时用 search 补充
llm_provider "none" LLM 提供商
llm_model "qwen2.5:14b" LLM 模型
llm_timeout 300 LLM 请求超时（秒）
llm_cache_enabled True 是否启用 LLM 结果缓存
llm_use_json_schema False JSON Schema 严格模式
llm_force_json_mode False 强制 json_object 模式
llm_preload_model False 扫描前预加载 Ollama 模型

注意事项

  1. 抓取延迟：每次请求间隔 2s，完整扫描约 1-3 分钟
  2. Rate Limit：GitHub 对无认证请求有限制（约 60 req/hr），缓存有效期内不会重复请求
  3. LLM 独立性：LLM 失败不会影响核心评分和 recommendation；所有 final_recommendation 由规则独立生成
  4. 分数 ≠ 决策：不要只看 opportunity_score，结合 verdict + final_recommendation + ranking_flags 综合判断
  5. 7 天观察：用 Watchlist 持续扫描同一批 repo，观察 stars 和分数变化
  6. Watchlist 导出：支持 watchlist_report 模式，包含用户复盘字段和系统建议

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