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。 GitHub - vercel/next.js: The React Framework
 
 
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