Hylasca

我感觉问题不在于 AI 写代码或者 AI review 代码，不安全感来自于 AI 的实现方法你心里没有底。现在我更关心的是 AI 去实现的代码流程是如何的，尽量多让它画图去搞懂它要实现的流程，相互的依赖和复杂度，一旦你觉得完全理解了，那最后代码 review 你不用太纠结具体它怎么实现某个具体 func ，也不用每一行都仔细阅读，你只用关心它是否按照你理解的流程和方法去实现的。当然了基本的 guardrill 肯定要有，比如严格的 lint rule, 尽量高的测试覆盖。最后，如果我还是觉得在代码 review 上面花的时间多了，我会定期和 AI 讨论过去 1 一个月我 PR review 的时间到底花在什么事情上，是否能通过写一些 AI skills 针对性的减少 review 的时间。

@shunia UTC 时区，所以会慢一些。

1. trending history 基本都是空数据: 也收录过从未上过 GitHub Trending 榜单的 repo ，所以那些没有数据
2. 点开一个项目好像需要加载？太慢了：服务器是在新加坡，上面套了个 CF ，走我这边(澳洲)访问还行，用的 Nextjs 都有 data cache 。稍后我看看是否把 cache 时间弄长一点


感谢你的反馈，这个项目我也会持续的更新改进，虽然平时有 full time 工作，能抽的时间比较少。但最近有好几个新的点子非常想做出来和大家分享

我这个网站以前主要功能就只是保留 GitHub Trending repos ，做个保留历史数据和搜寻新开源软件的网站。但奈何现在 GitHub (微软) 不在于 GitHub Trending, 只能自己把这个继续做下去

这 2 万个 repos 是自从 23 年以来所有上过 GitHub Trending 的 repo ，里面自动就过滤掉了很多不相干的 repo
当然我还在干两件事
1. 这周抽空还在写些爬虫, 去爬其他人推荐的 repos, 把它们都给加进来(每天或者每周爬)
2. 做个用户能自动添加 repo 的页面

加进来的所有 repo 都会
1. 每天基础数据更新, stars, last comment, last user comments, forks 等等
2. 每月的 engagement 数据更新，一直保留
3. 每天加入到这个推荐算法里面来

到现在 GitHub Trending 也都没更新。我在 trendshift.io 添加了推荐 repo 的功能，每天都会爬取所有记录过的 Trending repositories 的 engagement data (stars, merged pr, closed issues 等) (一共 2 万+ repos)，然后通过统一的算法进行推荐，有兴趣的话可以看看 https://trendshift.io/

走 12 号之后 all language 基本没变化，其他语言只有些许变化，不知道是不是 GH 调整了 trending 的算法。
例如 PHP trending 页面的变化 https://trendshift.io/repositories/5631

在 GitHub trending 上也上过榜单，如果喜欢也可以把徽章放在项目 README 文件里面。https://trendshift.io/repositories/11470