GitHub上的AI项目到底该怎么筛？别只看Star，更要看能不能真正用起来
本文提出了一套筛选GitHub AI项目的实用方法，强调不应只关注Star数量，而应关注项目能否真正解决问题。作者介绍了四步筛选法：先看项目解决的问题是否真实，再仔细阅读README，寻找Demo或可运行样例，最后检查维护状态。此外，还提出了一个五维打分逻辑（需求真实度、文档清晰度、体验可用性、维护持续性、上手成本），帮助用户将模糊判断转化为具体决策。文章建议普通用户建立自己的筛选标准，以识别真正有价值的项目。
全部文档 / 标签: Star
2 篇
GPT-Image2：刚开源即冲上9000 Star的提示词库
GPT-Image2是一个刚开源就迅速获得9000 Star的提示词库，包含工业级提示词引擎和持续扩充的模板库。它帮助用户减少试错时间，提升出图质量，并提供3.9GB的爆款素材包。
