创业思考--我每天搜3万个新建仓库而不是看Trending，今天淘到3个好项目

今天早上打开GitHub Trending，本周第一是OpenMontage——一个我关注了3个月的项目。它不是今天才火的，它只是传播又发酵了一轮。Trending是二手信息。

本文是一篇创业笔记。

核心判断

真正的信号不在Trending——Trending是老项目的二次传播——而在按创建日期搜到的新仓库里。先发优势来自搜新不搜热。

为什么

GitHub Trending本周前7名——OpenMontage、design.md、codebase-memory-mcp——都是3-6个月前创建的老项目。 它们不是因为新才上榜，是传播又发酵了一轮。

真正的信号在Trending之外。在新创建、还没被人发现的仓库里。

所以我每天用Hermes Agent自动搜新仓库：created:2026-06-28..2026-07-01 stars:>30。今天收获7个候选，去重后入库3个。

今天的采集

这三个项目都没有上Trending。但它们在GitHub API里——只要你搜。

采集三个原则

搜新不搜热。 Trending是别人都看到了的信号。新仓库是你独有的信号。

看实质不看星。 webtoon-harness今天只有209星，3个月后可能2万星。判断标准：README写没写清楚、有没有许可证、代码库是不是空壳。

查重必须做。 今天的7个候选全量扫描了opensource-tools-list.md（534个工具），确认都不在已有库中。重复采集是浪费时间。

反向思考

按创建日期搜，90%以上是噪音——大多数新项目几周就死了。Trending的"二次传播"项目至少经过了社区验证，对商业化来说比纯新更有参考价值。新鲜不等于有价值。

这也是为什么我需要三层过滤：第一层星数>30筛掉大部分，第二层查重去重，第三层人工判断质量。最终入库率大概3%。

延伸思考

信号时效到底在缩短到什么程度。 2025年初一个好项目从创建到在中文AI圈传开平均7-14天。到2026年6月大约是2-4天。这个趋势继续的话，到年底会不会缩到24小时以内？如果到了那个点，"今天搜昨天新建的仓库"这个策略还成立吗——还是说我得改成实时监控？

人工筛选的瓶颈。 我的系统每天最终入库3-5个，这个量我还能人工看。但如果是30个、50个——我就看不过来了。下一步的自动化——让AI自动判断一个项目的商业化价值——能不能做到？还是说这种判断天然需要人？

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本文数据来源于作者个人GitHub采集系统的实际运营记录，数据截至2026年7月1日。