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Adversarial verification & business-profile grading for GitHub Trending — API-first attestation, license tri-state, maintenance signals, maturity-gated category signals. Zero dependencies.

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此仓已并入 adversarial-research-audit(对抗验证思想并入旗舰) 本仓转为只读归档,issue 与 star 请移步旗舰仓。


trending-scout — GitHub Trending 对抗性审核引擎

求合作脱敏版 · 文档 License: CC BY-NC-ND 4.0 · 代码暂不开源(合作版另议) 本文公开引擎架构与方法论(L1 层)+ 运行示例(L2 层)。画像调参配方、行业模板包、LLM 深审提示词库仅在商业合作中交付(L3 层)。


一句话定位

Trending 榜单只告诉你"什么火",不告诉你"是不是真的、对你有没有用"。trending-scout 对每个上榜仓库做对抗性核实与画像评级,输出可决策的审核日报。

为什么现有工具不够

GitHub Trending 日报类工具(采集→AI 摘要→推送)是红海,但它们全部缺三层:

  1. 证伪核实层:榜单名称/描述/star 数会被转载渠道以讹传讹——没人做逐仓回访核错
  2. 画像评级层:通用"五大维度"评分回答不了"对我的业务是 P0 还是噪音"
  3. 元缺口层:输出"这是什么",不输出"你的能力体系缺什么、怎么借力"

引擎架构(L1 公开层)

Stage 1   采集      github.com/trending 解析(owner/repo、描述、star、日增、语言)
Stage 2   核实      API-first 逐仓核实:REST API 一次拿全 star/license/pushed_at/archived
                    五硬指标;网页解析降级为兜底路径(对抗性证伪)
Stage 2.5 风险标记  许可证风险(无许可证/自定义协议/(A)LGPL/GPL 传染)+ 停更检测
Stage 3   评级      profile.json 画像打分:业务线关键词加权 → P0/P1/P2 + 风险词标记
Stage 3.5 板块信号  跨仓统计画像命中分布:同品类 ≥3 仓上榜 → 赛道级集体信号
Stage 4   渲染      暗色 HTML 日报(P0绿/P1金/P2灰/风险红标签),支持 degraded 显式降级

v2.1 更新(2026-09-10 · 红蓝对攻 180 补丁蒸馏落地)

  • 许可证三态输出(P23+P70):明确合规 / 需人工复核 / 明确高风险——不做法律意见,优先降低误报
  • 维护风险信号(P34):停更 ≠ 风险,按开放 issue 数区分「疑似废弃」与「可能稳定完成」
  • 信号成熟度(P3):experimental → validated(4期) → production(12期),未验证信号显式标注"不用于商业决策"
  • 校准库种子(P76+P79):每次运行信号历史落盘 calibration.jsonl(历史数据+校准=护城河),已通过 .gitignore 排除出开源仓——开源核心、闭源历史库

v2.0 更新(2026-09-10)

  • API-first 核实:放弃网页正则解析 star 数(脆弱、易碎),改走 GitHub REST API 单请求取证;网页解析保留为限流兜底
  • 许可证风险层:null(无许可证,只能借思想)/ NOASSERTION(自定义协议,集成前必须人工读原文)/ copyleft 传染许可自动标红
  • 停更检测:pushed_at 超 180 天(可调 --stale-days)标记停更风险
  • 板块信号检测:单仓评级回答"对我有没有用",板块信号回答"榜单集体在押注什么"——审核从逐仓升级到赛道层

设计原则:

  • 零依赖:纯 Python 标准库,单文件,3.8+ 可跑(与 agent-memory-doctor 同一工程纪律)
  • 降级不编造:抓取/核实失败显式标 DEGRADED,exit code 2,绝不补造数据
  • 礼貌爬取:逐仓回访 0.4s 间隔,只读公开页

快速开始

🎬 Live demo: a scheduled GitHub Action runs this engine daily (18:00 UTC+8) on the sanitized example profile and commits reports to reports/ — the daily artifacts double as public proof-of-run.

python scout.py                          # top10 + 逐仓核实
python scout.py --limit 15 --no-verify   # 快速模式
python scout.py --since weekly           # 周榜

编辑 profile.json 定义你自己的业务画像(业务线 + 关键词 + 权重 + 风险词)。

运行示例(L2 层)

真实输出(2026-09-08,top8):8/8 核实通过 · P0×3 / P1×4 / P2×1,画像命中最高的三个仓与当日人工深度审核结论一致(视频渲染引擎 / Agent harness / 营销 skill 库)——引擎评级与专家级人工审核收敛,是本引擎的验收标准之一。

深度示例:对抗性核实如何抓错

榜单页解析出的主锚点带 data-hydro-* 属性,naive 正则会抓到 owner/repo/stargazers 子页链接(我们第一版就踩了)。核实层逐仓回访后:404 页 → 标记"名称可疑";star 漂移 >25% → 以实时数为准并标注 drift。每一层都会攻击上一层的输出——这是与"摘要搬运工"的本质区别。

合作解锁(L3 层)

Technical collaboration prospectus (anti-distillation edition): docs/COLLABORATION.md — verified capabilities, partner layer, and our five-measure anti-distillation policy (tiered disclosure / canary watermarks / non-production example params / contract-level output shape / license terms).

  • 画像调参配方:按行业定制的业务线关键词库与权重矩阵
  • LLM 深审提示词库:逐仓"学什么/怎么超越/风险合规"的对抗性审讯模板
  • 行业模板包 + 历史评级数据库 + 多源扩展(HN/ProductHunt/Reddit)

联系方式

[email protected] | 或直接提 Issue


由「正明系统」设计并在生产环境每日运行。转载请保留本声明与 License。

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